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知识图谱哪里来:实体关系抽取的现状与未来

因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比,知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵,这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。

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    知识图谱哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比,知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵,这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。

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    知识图谱哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比,知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵,这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。

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    知识图谱哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...由于知识规模巨大而人工标注昂贵,这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。

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    知识图谱哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比,知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵,这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。

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    知识图谱哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比,知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵,这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。

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    【NLP】知识图谱哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比,知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵,这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。

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    MuRP | 曲空间下知识图谱链路预测新方法

    1 研究背景 然而,在分层多关系图数据结构中,曲空间嵌入方法性能却不如欧几里得模型。因为在曲空间中很难找到一种方式来表示跨关系共享的实体(节点),使得它们在不同的关系下形成不同的层次。...知识图谱是一个典型的分层多关系数据结构,将其嵌入到曲空间中可能会有较明显的改进。因此该文章重点研究在曲空间中嵌入多关系知识图谱数据,并进行链路预测。...MuRP的参数数随实体和关系的数目线性增加,从而具有较大的知识图谱可伸缩性。...3 实验 3.1 数据集 文章首先使用标准WN18RR和FB15k-237数据集测试庞加莱和欧几里得模型在知识图谱链接预测任务中的性能。...此外,由于知识图谱中并不是所有的关系都是分层的,后续工作可以将欧几里得和曲模型结合起来,产生最适合数据曲率的混合曲率嵌入。

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