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    1. 西南科技大學畢業證圖 西南科技大學?;漳峡萍即髮W?;崭咔鍒D

      本文介紹了AAAI2020年知識圖譜研究的一些最新進展,包括圖研究成為主流熱門研究領域,不同風格的知識圖譜增強語言模型的趨勢,異質知識圖中的實體匹配,知識圖譜的補充和鏈接預測等。文章還提到了一些研究者的工作,如MichaelGalkin、WeijieLiu等人以及各大研究機構的研究成果。文章總結概括了文章內容是關于AI科技評論發布的關于機器學習的圖片的知識圖譜研究的相關內容。文章中介紹了知識圖譜對關系、實體和關系的表面形式等的益處,以及知識圖譜在不同領域的應用和重要性。同時,也介紹了一些研究者如何利用知識圖譜增強語言模型,以及知識圖譜的映射問題、實體匹配、補充和鏈接預測等相關問題的研究進展。

      本文給各位探討西南科技大學畢業證圖樣本空間的符號的一些研究,同時也會對西南科技大學?;崭咔鍒D進行進行相關闡述!

      本文目錄清單:

      1、一文全覽,AAAI2020年知識圖譜

      西南科技大學畢業證圖 西南科技大學?;漳峡萍即髮W?;崭咔鍒D

      2、西南科技大學與西南科技大學城市學院的區別

      3、閱讀地名深藏歷史記憶

      一、一文全覽,AAAI2020年知識圖譜

      作者|MichaelGalkin

      編譯|叢末

      責編|賈偉

      前幾天,AI科技評論發布了一篇關于機器學習的圖片@ICLR2020的文章。而在近期舉行的AAAI2020年上圖機器學習研究仍是主流方向。最近舉行的AAAI2020年上圖機器學習研究仍是主流方向。
      AAAI共有1591篇接收論文,其中140篇與圖研究有關。此外,還有一些專門從事圖研究的研究workshops和tutorials,包括:

      WorkshoponDeepLearningonGraphs(DLGMA)

      TutorialonGNNs(withslides)

      TutorialonDifferentiableDeepLearningonGraphs(withslides)

      StatisticalRelationalAI(StarAI)

      此外,還有一些圖和NLP交叉的workshops/tutorials:

      ReasoningforComplexQA(RCQA)

      DeepDial

      DSTC8

      TutorialonExplainableAI

      由此可見,目前,圖研已成為主流熱門研究領域。簡直是「死地,不可忽視」!簡直是「死地,不可忽視」!

      本文將介紹AAAI2020年知識圖譜研究。

      關注「AI科技評論」后臺回復微信「知識圖譜@AAAI2020」下載論文合集。

      1、不同風格的知識圖譜增強語言模型

      將結構化知識融入語言模型的趨勢發生在EMNLP2019年,2020年肯定會是知識圖譜增強語言模型(KG-Augmented
      LMs)一年:更大規模的訓練語料將與預訓練模型一起出現。

      論文鏈接:.pdf

      Hayashi其他人在其工作中定義了一個隱藏的語言模型,以生成自然語言的任務(基于知識圖譜)(LatentRelationLanguage
      Models,LRLMs)。知識圖譜對關系、實體和關系的表面形式(surface
      forms)/同義詞等是有益的,可以生成token時間融入概率分布。也就是說,在每一步中,模型要么從詞匯表中提取單詞,要么使用已知關系。

      Source:Hayashietal

      最終任務是生成與主題實體一致、正確的文本。LRLMs利用底層圖上的知識圖譜嵌入來獲得實體和關系表示,以及用于嵌入表面形式的Fasttext。最后,為了參數化過程,還需要一個序列模型。試著用作者LSTM和Transformer-
      XL來評估LRLM。實驗表明,即使是大規模的,Transformer它還將受益于知識圖譜,性能上升,混亂下降,生成的文本將比其他方法更連貫。It's
      greatwork!

      WeijieLiu等人的工作(北京大學、騰訊、北京師范大學共同完成)個名字K-
      BERT假設每個句子(如有可能)都會用知識圖譜中的命名實體或關聯對象來標記。

      Source:Liuetal

      豐富的句子樹(如上圖所示)線性化為新的positional-like嵌入,被可見矩陣嵌入(visibility
      matrix)這個矩陣可以控制訓練期間輸入的哪一部分。事實上,作者明確提到知識融合只發生在微調階段,而預訓練和標準BERT完全一樣。作者整合了開放領域和醫學領域的知識地圖,實驗觀察到所有評估任務的一致性都有1%-2%的提高。

      ERNIE2.0框架,SourceSunetal.

      百度在類似融合方面做了很多工作,他們今年做了很多工作AAAI上介紹了ERNIE2.0。這是一種整合外部知識的擴展方法ERNIE
      1.它能捕獲更多的詞匯、語法和語義信息。

      論文鏈接:/papers/scarlini_etal_

      開源地址://

      Scarlini等人將BERT與語義網絡BabelNet和NASARI它們一起應用SensEmBERT在模型中,該模型可以消除各種語言中的詞義歧義和詞義表示。

      作者還指出,SensE沒BERT在WSD能更好地支持任務中的不常見詞,優于定制的監督方法。該模型目前是開源的。

      Bouraoui等人進一步對BERT評估關系知識,即給定一對實體(如法國)-
      在巴黎,它能預測正確的關系嗎?作者發現,BERT在事實和常識任務中表現良好,在詞匯任務中表現良好,在形這實際上是使用知識圖譜來增強語言模型的重要動機。

      二、異質知識圖中的實體匹配

      不同的知識圖譜有自己的實體建模模式。換句話說,不同的屬性集合可能只重疊部分,甚至部分URLs完全不重疊。例如在Wikidata中Berlin的URL是/entity/Q64,而DBpedia中Berlin的URL是/resource/Berlin。

      如果你有這些異質,如果你有一個URL知識圖譜的組成,同一個真實的知識圖譜Berlin,然而,它們將被視為知識圖譜中的獨立實體;當然,你也可以編寫/搜索自定義映射,并以顯式的方式使用它們URL匹配成對,如開放域知識圖譜中經常使用的owl:sameAs謂詞。維護大規模知識圖譜的映射問題是一項非常繁瑣的任務。過去,基于本體的對齊工具主要依靠這種映射來定義實體之間的相似性。但是現在,我們有了GNNs自動學習這種映射,所以只需要一個小的訓練集。

      論文地址:.pdf

      Sun等人提出了AliNet模型,這是一個端到端的基于GNN框架可以聚合實體遠程多跳鄰域。由于模式異質,這項任務變得更加復雜,因為不同知識圖中相似實體的鄰域不是同質的。

      Source:Sunetal

      為了彌補這一缺陷,作者建議關注節點n-hop具有特定損失函數的環境和環境TransE-
      style關系建模。最后,門函數會控制一個節點從1-hop、2-hop、3-hop在鄰域獲取更多信息。AliNet在DBpedia多語言版、DBpedia
      -Wikidata、DBpedia
      -YAGO評估等數據集。眾所周知,DBpedia、Wikipedia、YAGO模式完全不同。但他們的結果達到了令人驚訝的90 %
      Hits@10預測精度,完全不需要手工!

      論文鏈接:

      Xu等人研究多語言知識圖(本例為DBpedia)基于這個問題的對齊問題GNN該方法將陷入多對一的局面,當給定目標實體時,將產生多個候選源實體。

      Source:Xuetal

      作者研究了如何使用它GNN編碼輸出的預測更確定(因此增加)Hits@他們提出了兩種策略:

      1、Easy-to-Hard本質上,解碼就是一個two-pass第一步是調用對齊模型;第二步,將概率值高于閾值
      將K個候選人添加到基線中,然后再次執行對齊模型。

      2.利用匈牙利算法找到候選人的最佳分配。

      2.使用匈牙利算法尋找候選人的最佳分配。因為匈牙利算法有O(N?)作者首先利用概率超過閾值的時間復雜性
      該方法大大降低了候選子空間,使算法在合理的運行時間內進行。

      他們的實驗結果表明,底層依賴GNN在Hits@一時性能提升3%-5%。

      三、知識圖譜補充和鏈接預測

      在本屆AAAI在2020年,有兩個非常突出的發展趨勢:神經–符號計算(neuro-symbolic
      computation)回到大家的視野,大熱;時間知識圖譜(temporalKG)吸引力也越來越大。

      針對神經–符號范式,PasqualeMinervini等人在論文中證明神經定理(NTPs)擴展為貪婪的神經定理證明(GNTPs)。NTPs
      是一個端到端的可微系統,學習規則并在給定知識圖譜剩余部分的情況下嘗試證明事實。

      它可以實現可解釋性,但它的復雜性會隨著知識地圖的大小而迅速增加,研究人員無法在較大的數據集(但不是像維基數據這樣的整個知識地圖)上對待它NTPs進行評估。

      Source:Minervinietal

      為了解決這個問題,論文作者推導出了一種貪婪的鄰近算法(kNN)選擇能最大化證明分數的事實的策略GNTPs更具可擴展性。同時,除了
      (s,p,o)除了三元組,作者還可以用自然語言表達規則,比如倫敦位于英國。

      在鏈接預測任務的實驗過程中,作者發現,即使只使用一個簡單的嵌入模型來編碼上述文本,也能得到明顯更好的結果。

      知識圖譜通常包括只在一定時間內有效并更新為新值的事實,例如AlbertEinstein起初,配偶的事實是(Albert
      Einstein,配偶:MilevaMari?從1903年到1919年)(AlbertEinstein,配偶:Elsa
      Einstein,從1919年到1936年)。

      也就是說,根據年份和時間的不同,知識地圖對應的鏈接有時是正確的,有時是錯誤的,這在企業知識地圖中尤為重要。

      與只考慮靜態圖的傳統知識圖的嵌入方法不同,結合時間知識圖的嵌入方法要求模型在給定的時間窗口下加權鏈接。

      加拿大皇家銀行人工智能研究所BorealisAI的研究者RishabGoel等人提出了SimplE擴展版模型——DE-
      SimplE,知識圖譜的時間維度可以通過歷時實體嵌入來支持,其中實體維度D外的d維度可以捕獲時間特征,而(1-)d維度可以捕獲靜態知識圖譜特征。

      當然,隨著時間的推移,我們會看到動態知識圖譜的模型也會日益變化。

      西門子中國研究所和慕尼黑大學的研究人員Marcel
      Hildebrandt等人從新的角度研究事實分類,讓人眼前一亮。他們提出在論文中使用它R2D2算法中的辯論動態(DebateDynamics
      )兩種方法Agent通過證明或反駁給定的三元組進行辯論Judge(作為二元分類器)決定三元組是真是假。

      Source:Hildebrandtetal

      除了三元組分類外,該系統還可以通過調整來完成鏈接預測任務。

      作者還對檢察官和辯護人提出的論據進行了調查。作為規則挖掘系統中的一個常見問題,R2D擴展也將是一個有趣的研究主題。

      如常識知識圖ConceptNet、ATOMIC現在已經應用于許多自然語言處理任務

      ,但是至今還未對其鏈路預測和補全特點進行深入研究。

      {n}

      艾倫人工智能研究所的研究者ChaitanyaMalaviya等人在論文《CommonsenseKnowled

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