知识图谱划分算法研究综述

知识图谱是人工智能的重要基石,因其包含丰富的图结构和属性信息而受到广泛关注.知识图谱可以精确语义描述现实世界中的各种实体及其联系,其中顶点表示实体,边表示实体间的联系.知识图谱划分是大规模知识图谱分布式处理的首要工作,对知识图谱分布式存储、查询、推理和挖掘起基础支撑作用.随着知识图谱数据规模及分布式处理需求的不断增长,...     

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

作为人工智能的重要基石, 知识图谱能够从互联网海量数据中抽取并表达先验知识, 极大程度解决了智能系统认知决策可解释性差的瓶颈问题, 对智能系统的构建与应用起关键作用. 随着知识图谱技术应用的不断深化, 旨在解决图谱欠完整性问题的知识图谱补全工作迫在眉睫. 链接预测是针对知识图谱中缺失的实体与关系进行预测的任务, 是知识图谱构建与补全中不可或缺的一环. 要充分挖掘知识图谱中的隐藏关系, 利用海量的实体与关系进行计算, 就需要将符号化表示的信息转换为数值形式, 即进行知识图谱表示学习. 基于此, 面向链接预测的知识图谱表示学习成为知识图谱领域的研究热点. 从链接预测与表示学习的基本概念出发, 系统性地介绍面向链接预测的知识图谱表示学习方法最新研究进展. 具体从知识表示形式、算法建模方式两种维度对研究进展进行详细论述. 以知识表示形式的发展历程为线索, 分别介绍二元关系、多元关系和超关系知识表示形式下链接预测任务的数学建模. 基于表示学习建模方式, 将现有方法细化为4类模型: 平移距离模型、张量分解模型、传统神经网络模型和图神经网络模型, 并详细描述每类模型的实现方式与解决不同关系元数链接预测任务的代表模型. 在介绍链接预测的常用的数据集与评判标准基础上, 分别对比分析二元关系、多元关系和超关系3类知识表示形式下, 4类知识表示学习模型的链接预测效果, 并从模型优化、知识表示形式和问题作用域3个方面展望未来发展趋势.     

教育测评知识图谱的构建及其表示学习

知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系.自2012年谷歌提出“Google Knowledge Graph”以来，知识图谱在学术界和工业界受到广泛关注.针对教育领域中信息缺乏系统性组织的不足，本文构建了面向高中的教育测评知识图谱（Educational Assessment Knowledge Graph，EAKG），其中EAKG的构建包括基于本体技术的知识图谱模式层构建和依托于模式层结构的知识图谱数据层构建.与传统通过网页爬虫等技术手段构建的知识图谱相比，本文构建的知识图谱优点在于逻辑结构清晰，实体间关系的刻画遵循知识图谱模式层的定义.EAKG为领域内知识共享，知识推理，知识表示学习等任务提供了良好的支撑.在真实模考数据上的实验结果表明：在试卷得分预测，知识点得分预测的实体链接预测和三元组分类嵌入式表示学习任务上，引入领域本体作为模式层构建的EAKG的性能优于没有领域本体模式层单纯由数据事实构成的EAKG，实验表明，领域本体的引入对知识图谱的表示学习具有一定的指导意义.     

类型增强的时态知识图谱表示学习模型

知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素（实体和关系）表示在低维的连续向量空间中，可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率，是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题.现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组，忽略了知识的时间动态性和实体的类型特征，限制了它们在知识图谱补全和语义计算中的表现.针对这一问题，提出一种类型增强的时态知识图谱表示学习模型（type-enhanced temporal knowledge graph representation learning model,T-Temp），基于经典的张量分解技术，将不同形式的时间信息显式融合到知识图谱表示学习过程中.同时，利用实体与关系间的类型兼容性，充分挖掘隐含在实体中的类型特征，进一步提升表示学习的准确性.此外，证明T-Temp模型具有完全表达性，且与同类模型相比，具有较低的时空复杂度.在多个真实的时态知识图谱上进行的详细实验说明了T-Temp模型的有效性和先进性.     

融合实体类别信息的知识图谱表示学习

知识图谱表示学习通过将实体和关系嵌入连续低维的语义空间中,获取实体和关系的语义关联信息.设计一种融合实体类别信息的类别增强知识图谱表示学习(CEKGRL)模型,构建基于结构与基于类别的实体表示,通过注意力机制捕获实体类别和三元组关系之间的潜在相关性,结合不同实体类别对于某种特定关系的重要程度及实体类别信息进行知识表示学...     

基于张量分解的知识超图链接预测模型

知识超图包含了现实世界中的事实,并给出这些事实的结构化表示.但知识超图无法包括所有事实,所以其是高度不完整的.链接预测方法致力于根据现有实体间链接推理缺失链接,因此广泛应用于知识库补全.目前大多数研究集中于二元关系知识图谱的补全.然而,现实世界中实体间的关系通常是非二元的,即关系中涉及的实体通常多于2个.相较于知识图谱,知识超图能够以一种灵活且自然的方式来表示这些复杂的多元关系.对此,设计一个基于张量分解的知识超图链接预测模型Typer,显式地为不同关系以及不同位置上实体的角色建模,并对关系进行细化分解以提升模型性能.同时,考虑到促进实体与关系间的信息流动有助于学习实体和关系的嵌入表示,提出窗口的概念,以增加实体与关系的交互.此外,证明了Typer模型具有完全表达性,并给出了使模型具有完全表达性的嵌入表示维度边界.在多个公开真实知识超图数据集上进行了详实的实验,实验表明Typer模型能有效解决知识超图链接预测问题,并在所有数据集上取得了较其他方法更好的结果.     

基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习

知识图谱存储大量的结构化知识和丰富的语义信息,已被广泛应用于知识驱动的智能软件.随着智能应用的不断发展,它们对知识图谱的需求也在发生变化.而单一知识图谱往往具有数据不完备等缺点,难以满足需求.因此,支持新数据来源、融合多源知识已经成为迫切需求.传统的知识图谱表示学习和应用范式只考虑单一图谱,忽视了不同图谱间的知识迁移.多源知识图谱联合训练虽然可以带来性能提升,但不支持新增知识图谱的拓展表示学习.鉴于此,提出了多源知识图谱终身表示学习的新范式.给定一个知识图谱序列,终身表示学习的目标是在学习新知识图谱的同时,从已学习的知识图谱与模型中获得知识迁移.为实现这一目标,提出了一个基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习框架.首先,设计一个以Transformer为编码器的知识图谱表示学习模型作为框架核心,利用关系相关性进行实体的链接预测.其次,提出链接子图构造方法,基于实体对齐构建并回放新增知识图谱和已有知识图谱之间的链接子图进行终身学习和知识迁移.最后,采用动态结构方法,为每个知识图谱存储相应的模型参数快照来避免灾难性遗忘.多个链接预测基准数据集上的实验结果表明,所提出的表示学习模型可以取得最先进的性能,且提出的终身表示学习框架可以实现有效的知识迁移.     

基于贝叶斯网的开放世界知识图谱补全

知识图谱中实体所涉及的关系之间通常具有相互依赖的性质,基于这种依赖性可利用数据中的新实体来构造更多的三元组从而补全知识图谱。贝叶斯网(BN)是一种表示和推理变量之间相互依赖关系和不确定性知识的有效模型,将BN作为模型框架,研究基于BN的开放世界知识图谱补全方法。提出知识图谱中关系之间依赖性的表示模型构建方法,构建过程包括模型的基础结构构建和参数表计算,基于关系对实体的描述作用,根据描述作用强的关系决定描述作用弱的关系这一规则构建模型的基础结构。给出基于知识图谱中的三元组来抽取数据集的方法,采用最大似然估计法并利用模型的基础结构和数据集来计算模型的参数表。提出基于BN概率推理的三元组构造方法,将开放世界数据中包含新实体三元组的关系和尾实体作为证据,利用概率推理计算新实体与其他实体之间存在关系的条件概率,以此为依据构造与新实体相关的更多三元组,从而完善知识图谱。在FB15k和DBpedia数据集中分别进行三元组类型预测和链路预测实验,结果表明,该方法具有有效性,其预测召回率和MR值相比现有知识图谱补全方法均有明显提升。     

基于表示学习的知识图谱推理研究综述

知识图谱以结构化形式描述了现实世界中的客观知识,但面临着构建不完整或者无法处理新增知识等挑战。知识图谱推理方法成为了知识图谱补全和更新的重要手段,该方法旨在基于图谱中已有的事实推断出未知的事实。近年来,基于表示学习的知识图谱推理研究受到了广泛关注,其主要研究思路是将实体和关系嵌入到低维连续向量空间从而进行推理,具有计算效率快、推理性能高等优势。文中以基于表示学习的知识图谱推理方法为研究对象,首先对相关的符号表示、数据集、评价指标、训练方法以及评测任务进行了简要概述;其次介绍了基于平移距离和语义匹配的两种典型知识图谱推理方法;然后对融合多源信息的推理方法进行了分类和梳理,以及详细分析了近期流行的基于神经网络的推理研究进展;最后总结全文,同时对知识图谱推理的未来研究方向进行展望。     

球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示。通常,三元组表示形式为（头实体,关系,尾实体）,这表示头实体和尾实体通过特定关系相互联系。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出一种球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法。使用球坐标系对实体和关系进行建模表示,以进行链接预测。具体来说,半径坐标旨在对不同层级的实体进行建模,半径较小的实体级别越高;角度坐标旨在区分相同层级的实体,即模长相等而角度不同的实体。该方法将实体映射到球坐标系中,可以有效建模知识图谱中普遍存在的语义分层现象。实验中,采用公开数据集WN18RR、FB15K-237与YAGO3-10进行相关的链接预测实验。实验结果表明,在WN18RR中,平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）比RotatE提高3.6%,Hit@10比RotatE提高1.9%;在FB15K-237中,平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）比ConvKB提高4.8%,Hit@10比ConvKB提高3.5%。实验证明球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测准确度。