基于贝叶斯网的知识图谱链接预测

结合外部知识,使用特定方法进行知识图谱的链接预测,即知识图谱中缺失信息的发现和还原,是目前知识图谱领域研究的热点和关键。以电子商务应用为背景,基于已经构建好的描述用户兴趣的知识图谱,结合外部数据集,以贝叶斯网这一重要概率图模型作为不同商品之间相似性及其不确定性的表示和推理框架,通过对商品属性进行统计计算,构建反映商品之间相似关系的贝叶斯网,进而基于概率推理机制,定量地判断商品节点与用户节点之间存在链接的真实性,得到真实和完整的知识图谱,为个性化推荐和关联查询提供依据。建立在真实数据上的实验结果表明,提出的模型和算法是有效的。     

知识图谱引导的贝叶斯网概率推理

在基于贝叶斯网的概率推理应用中,由于缺乏节点间潜在的关联信息,使得与推理任务无关的节点参与计算,导致推理效率不高,高效的贝叶斯网推理有待深入研究.为此,本文引入知识图谱,使用领域知识补充节点间潜在的关联信息,从而支持高效贝叶斯网推理.首先,基于TransE模型将知识图谱中的三元组嵌入到低维向量空间,通过向量的相似度计算得到实体间的关联信息,以此为依据从贝叶斯网中抽取与推理任务相关的子图构建节点关联图;然后,基于实体间的相似度与贝叶斯网节点参数给出图中的权值计算方法;最后,基于节点关联图的嵌入实现近似推理.实验结果表明,本文方法的效率优于吉布斯采样算法与前向采样算法,验证了本方法的高效性.     

基于贝叶斯规则的具有层次注意力的知识补全

知识图谱作为大数据时代的人工智能,被广泛应用于诸多领域,然而知识图谱普遍存在不完备性及稀疏性等问题。知识补全作为知识获取的子任务,旨在通过知识库中已知三元组来预测缺失的链接。然而现有方法普遍忽略了实体类型信息联合邻域信息对提高知识补全准确性的辅助作用,同时还存在特征信息被紧密编码到目标函数,导致集成操作高度依赖训练过程等问题。为此,提出了一种基于贝叶斯规则的具有层次注意力的知识补全方法。首先将实体类型和邻域信息视为层次结构,按关系进行分组,并独立计算组内各类信息的注意力权重。然后将实体类型和邻域信息编码为先验概率,将实例信息编码为似然概率,且按照贝叶斯规则将二者进行组合。实验结果表明,所提方法在FB15k数据集上的MRR(Mean Reciprocal Rank)指标比ConvE提高14.4%,比TKRL提高10.7%;在FB15k-237数据集上的MRR指标比TACT提高了2.1%。在FB15k, FB15k-237和YAGO26K-906数据集上,其Hits@1达到了77.5%,73.8%和95.1%,证明了引入具有层次结构的类型信息和邻域信息能够为实体嵌入更丰富、准确的描述信息,...     

少样本知识图谱补全技术研究

少样本知识图谱补全（FKGC）是目前知识图谱补全任务的一个研究热点,旨在拥有少量样本数据的情况下,完成知识图谱补全任务。该任务在实际应用和知识图谱领域都有着重要的研究意义,为了进一步促进FKGC领域的发展,对目前各类方法进行了全面总结和分析。首先,描述了FKGC的概念和相关内容;其次,以技术方法作为分类依据,归纳总结出三类FKGC方法,包括基于度量学习的方法、基于元学习的方法以及基于其他模型的方法,并从模型核心、模型思路、优缺点等角度对每种方法进行分析和总结;然后,汇总了FKGC方法的数据集和评价指标,并从模型特点和实验结果两方面对FKGC方法进行分析与归纳;最后,从实际问题出发,总结了目前FKGC任务的难点问题,分析了问题背后的困难,给出了相应的解决方法,同时展望了该领域未来值得关注的几个发展方向。     

基于组合关系路径的知识图谱补全方法研究

现有的知识图谱补全方法往往只考虑直接连接的两个节点所组成的路径,忽略了节点与其他多个节点组成的关系路径所带来的信息。针对该问题,基于节点之间连接的方向,定义了在三节点结构下三种不同的关系路径连接模式,提出知识图谱中以三节点为主的组合关系路径补全模型（composite relational path completion,CRPC）。最后,在WordNet和FreeBase数据集上验证了该模型的准确性。     

面向知识图谱补全的归纳学习研究综述

知识图谱补全能够使知识图谱更加完整。然而,传统的知识图谱补全方法假定在测试时所有实体和关系都出现在训练过程,由于现实世界知识图谱的演变性质,一旦出现不可见实体或不可见关系,就需要重新训练知识图谱。面向知识图谱补全的归纳学习旨在补全包含不可见实体或不可见关系的三元组,而无需从头开始训练知识图谱,因此近年来受到广泛关注。首先从知识图谱的基本概念出发,将知识图谱补全分为两大类,直推式和归纳式;其次从归纳式的知识图谱补全的理论角度出发,分为半归纳和全归纳这两类,并从该角度对模型进行总结归纳;然后从归纳式的知识图谱补全的技术角度出发,分为基于结构信息和基于额外信息这两大类,将基于结构信息的方法细分为基于归纳嵌入、基于逻辑规则和基于元学习这三类,将基于额外信息的方法细分为基于文本信息和其他信息这两类,并对当下方法进一步深入细分、分析和对比;最后对未来的研究方向进行展望。     

结合多重嵌入表示的中文知识图谱补全

近年来,随着知识图谱相关技术的不断发展,各方面研究对知识图谱本身的需求也不断加强。然而现有的知识图谱无法完全覆盖整个真实世界,同时在知识正确性以及时效性等方面存在问题,这使得知识图谱补全越来越受到研究者的关注。在中文环境下,知识图谱补全任务又呈现出与英文图谱补全任务不同的特性。该文对中/英知识图谱补全任务进行了对比分析,将中文图谱中出现的错误进行了归类。根据该分析结果,该文提出将三元组中实体和关系嵌入表示、实体和关系描述文本嵌入表示结合的链接预测方法MER-Tuck,该方法利用外部的语义补充来加强矩阵分解模型的学习能力。为了验证该方法的有效性,该文为中文知识图谱补全任务构建了新数据集。在该数据集上将该文的方法与主流的链接预测方法进行比较,实验结果表明该文所提方法是有效的。     

关于主动学习下的知识图谱补全研究

知识图谱补全任务研究如何补全知识图谱中的缺失关系。知识图谱补全任务有许多广泛的应用,例如可以应用到轨道交通运维知识库中以支撑轨道交通的系统设计、运维优化。现有的算法在用于现实的大规模知识图谱时时间开销巨大,并且无法很好地利用知识图谱外部的数据信息。针对以上两点局限性,提出了一种基于主动学习的知识图谱补全框架。该框架结合主动学习的思想,利用链接预测预先筛选缺失知识图谱中最有可能产生链接的前k对实体对,然后充分考虑知识图谱内部信息和外部信息,采用内外部数据相结合的方式实现知识图谱的缺失补全。基于Freebase和DBpedia数据集,针对已有的工作进行了对比实验,实验结果表明提出的增强链接预测算法(ELP)效果更好,并且具有主动学习能力;提出的内部数据和外部数据相结合的关系验证方法能更有效地验证三元组。     

基于卷积神经网络的知识图谱补全方法研究

知识图谱是事实三元组的集合,其表示形式为(头实体,关系,尾实体).为了补全知识图谱中缺失的实体和关系,提出一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法.使用传统嵌入模型训练三元组,得到实体向量和关系向量;将三元组表示成3列矩阵,作为卷积神经网络的输入,卷积后得到三元组的特征表示图;连接所有特征图和权重向量进行点乘得到每个三元...     

基于图卷积神经网络的网络节点补全算法

网状数据结构通常获取的网络数据不完整,存在缺失节点.对此,文中提出基于图卷积神经网络的网络节点补全算法.首先对可观测网络进行成对采样,构造目标节点对的封闭子图和特征矩阵.然后利用图卷积神经网络提取子图及特征矩阵的表征向量,用于推断子图中的目标节点对之间是否存在缺失节点,同时判断不同目标节点对间的缺失节点是否为同一节点.最后,在真实网络数据集及人工生成的网络数据集上的实验表明,文中算法可较好解决网络补全问题,在缺失节点比例较大时仍能有效补全网络.     

基于四元数胶囊网络的知识图谱补全模型

知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即（头实体,关系,尾实体）或（主语,谓语,宾语）。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超复数嵌入取代传统的实值嵌入来编码三元组结构信息,以尽可能全面捕获三元组全局特性,将实体、关系的四元数嵌入作为胶囊网络的输入,四元数结合优化的胶囊网络模型可以有效补全知识图谱中丢失的三元组,提高预测精度。链接预测实验结果表明,与CapsE模型相比,在数据集WN18RR中,该知识图谱补全模型的Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高3.2个百分点和5.5%,在数据集FB15K-237中,Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高2.5个百分点和4.4%,能够有效预测知识图谱中缺失的事实三元组。     

面向知识图谱的知识推理综述

随着智能化水平的不断提高,每时每刻都有大量的新知识产生,知识图谱逐渐成为我们管理知识的工具之一.但现有的知识图谱仍然存在属性缺失、关系稀疏等问题,同时还存在大量噪声信息,导致图谱质量不佳,易对自然语言处理领域中的各类任务造成影响.面向知识图谱的知识推理技术作为目前的研究热点,是解决该问题的主要方法,其通过模拟人的推理过程完成对图谱信息的完善,在众多应用中有较好表现.以知识图谱为切入点,将知识推理技术按类别划分并分别阐释,详细分析该技术的几种应用任务,例如智能问答、推荐系统等,最后对未来主要研究方向进行展望,提出几种研究思路.     

基于可微神经计算机和贝叶斯网络的知识推理方法

针对人工神经网络(ANN)对面向知识图谱(KG)的知识推理的记忆能力有限以及KG无法处理不确定知识的问题,提出一种可微神经计算机(DNC)和贝叶斯网络(BN)相结合的推理方法DNC-BN.首先,将长短时记忆(LSTM)网络作为控制器,在每个时刻对输入向量和从记忆体获取的读向量进行处理,得到网络输出向量和交互向量;其次,...     

基于动态贝叶斯网络的防空作战威胁估计

准确的对战场目标威胁等级进行评估,是战场辅助决策系统的重要环节。通过对威胁估计过程的理解,全面分析了影响威胁等级的评估参数,建立了威胁估计的贝叶斯网络模型,并采用动态贝叶斯网络推理方法进行威胁估计,使目标的各个特征因素以及不同时间片的同一特征因素相互修正,克服了由于专家系统的评估所造成的不确定性和主观性,最后进行了仿真。仿真结果表明,基于动态贝叶斯网络的威胁等级评估算法是一种有效的评估算法,其结果能够比较准确地反映威胁源的真实威胁程度。     

基于图卷积神经网络的函数自动命名

函数自动命名技术旨在为输入的源代码自动生成目标函数名,增强程序代码的可读性以及加速软件开发进程,是软件工程领域中一项重要的研究任务.现有基于机器学习的技术主要是通过序列模型对源代码进行编码,进而自动生成函数名,但存在长程依赖问题和代码结构编码问题.为了更好的提取程序中的结构信息和语义信息,本文提出了一个基于图卷积(Gr...     

基于自编码器的贝叶斯网嵌入及概率推理

贝叶斯网(BN)是不确定性知识表示和推理的基本框架,广泛用于社交网络、知识图谱和医疗诊断等领域.特定领域中基于BN的分析诊断和决策支持,其核心计算任务是基于BN进行多次概率推理.然而,使用传统的概率推理方法,基于同一BN的多次概率推理其中间过程存在很多重复的计算结果,具有较高的时间复杂度.为了提高多次概率推理的效率,提出易于重用和易于计算的贝叶斯网嵌入及相应的概率推理方法.首先,借鉴图嵌入的基本思想,使用点互信息矩阵来表示BN的有向无环图结构和条件概率参数,提出基于自编码器和注意力机制的BN嵌入方法.其中,自编码器的每一编码层利用节点与其邻居节点(父节点和子节点)的相关性生成节点嵌入,从而在嵌入向量中保存BN节点间的概率依赖关系.然后,使用嵌入向量之间的距离来度量节点之间的联合概率,提出基于嵌入向量的BN概率推理方法.实验证明,针对BN的多次概率推理,所提方法的效率高于现有方法,且能得到准确的推理结果.     

基于贝叶斯网络的概念间语义相似度计算

概念间语义相似度研究是知识表示和信息检索领域中的一个重要内容,也是自然语言处理研究的重要组成部分,是人工智能领域中一个亟待解决的问题。本文在本体的基础上,对传统的相似度计算模型进行改进,提出一种基于贝叶斯网络的概率推理方法,改进概念间语义距离的计算,从而提高了语义相似度计算模型的效果;同时采用D-分离的方法,解决了在推理过中的计算复杂性。     

基于知信图卷积神经网络的开放域知识图谱自动构建模型

解决多源知识对齐和知识冗余问题是在开放数据域自动构建知识图谱的关键。建立一种融合知信学习与深度学习的知识图谱自动构建模型。分析图卷积神经网络（GCN）模型与知信学习之间的理论联系,以先验知识与深度学习相结合的方式构建实体语义联合空间,将先验知识对模型的干预形式化,并利用自动编码器实现一个细粒度的实体对齐和关系抽取模型。同时,采用GCN与多头注意力相结合的方式,缓解因结构数据中多跳推理造成实体依赖信息丢失的影响。在开源数据集SemEval、FB15k和收集整理的MD数据集上的实验结果表明,该模型针对关系抽取、实体对齐和三元组抽取任务的F1值分别达到89.5%、86.6%和84.2%,较BERT-Softmax模型分别提升了0.3、2.4和0.3个百分点,具有更好的信息学习能力。     

基于领域知识图谱的应急处置预案动态融合

随着与社区矫正对象有关的突发事件情况的日益复杂,从已有应急预案库中匹配得到的单一固定方案无法通过动态注入数据为不同的异常情景制定智能化应急处置预案,难以满足应急决策所需.为了提高社区服刑监管质量以及信息化监管水平,本文针对异常情景数据的多源异构、复杂关联和动态演化等特点,对多源异构数据进行联合挖掘,构建司法领域知识图谱...