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《Beta Embeddings for Multi-Hop Logical Reasoning in Knowledge Graphs》论文阅读笔记

《BetaEmbeddingsforMulti-HopLogicalReasoninginKnowledgeGraphs》论文阅读笔记主要挑战贡献：KG上的推理挑战主要有两个：1.KG的规模很大，每跳一步候选答案集的候选答案数量便指数增长

我ta·2022-12-01 21:06

Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs 阅读笔记

我的博客链接0.导读0.1文章是关于什么的？（what？）知识图谱，图神经网络，关系预测，链接预测，图注意力模型0.2要解决什么问题？（why？）基于CNN的嵌入模型独立的处理三元组，导致无法覆盖在三元组周围的本地邻居中固有隐含的复杂和隐藏信息。随着模型深度的增加，远方实体的贡献呈指数下降。0.3用什么方法解决？（how？）将不同的权重（注意力）分配给附近的节点，并通过迭代方式通过层传播注意力。提

NYSDY·2022-12-01 21:05

论文阅读 | NIPS‘20 | Beta Embeddings for Multi-Hop Logical Reasoning in Knowledge Graphs

在众多KnowledgeGraphEmbedding(KGE)的论文中通过问题设计和有意思的解决方式脱颖而出。首先来看看问题设计。

進擊的烤魚·2022-12-01 21:05

[论文翻译]DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning

DeepPath:AReinforcementLearningMethodforKnowledgeGraphReasoning0总结名称项目题目DeepPath:AReinforcementLearningMethodforKnowledgeGraphReasoning

鑫十一·2022-12-01 21:04

【知识图谱综述】Knowledge Graphs: A Survey

知识图谱综述本文主要在阅读文章KnowledgeGraphs.ACMComput.Surv.,54(4):1–37.2021的基础上进行归纳总结，涉及原理知识较浅，旨在帮助对知识图谱进行较全面的理解。

PPPerry_1·2022-12-01 21:04

CS224W课程笔记第一章：绪论

GraphKernelsMethodsfornodeembeddings:DeepWalk,Node2VecGraphNeuralNetworks:GCN,GraphSAGE,GAT,TheoryofGNNsKnowledgegraphsandreasoning

人海无名里·2022-12-01 21:34

【Temporal Knowledge Graph】知识图谱论文泛读系列 2

TLogic:TemporalLogicalRulesforExplainableLinkForecastingonTemporalKnowledgeGraphs（AAAI2022）论文地址Introduction

一年练一次深蹲·2022-12-01 21:33

论文阅读：Question Answering Over Temporal Knowledge Graphs

论文阅读：QuestionAnsweringOverTemporalKnowledgeGraphs我们首先在我们的新数据集上应用大型预训练的基于LM的QA方法。

HeroGGC·2022-12-01 21:03

斯坦福图机器学习CS224W笔记自用: Reasoning in Knowledge Graphs using Embeddings

1.基于嵌入的知识图推理目标：如何对知识图进行多跳推理？知识图推理：回答多跳查询路径查询连接查询Query2box示例：生物医学图知识图谱上的预测查询我们是否可以进行多跳推理，即在不完整、大量的KG上回答复杂的查询？在知识图中，我们有三种查询：一跳查询、路径查询、连接查询，它们的含义如下：预测一跳查询知识图完成问题相当于一跳查询的问题。路径查询通过在路径上添加更多关系，将一跳查询泛化为路径查询。一

小粥铺·2022-12-01 21:02

python服务器部署上线流程_django项目开发-部署上线流程(nginx-uwsgi-django)

开发流程开发项目流程使用Gti版本控制流程版本控制数据库mariadb全部流程软件安装-->https://github.com/17-12-20-ll/knowledge/blob/master/%E9%

weixin_39931390·2022-12-01 18:45

在技术领域提升你的专业价值

general/increase-your-value-as-a-professional-in-the-technical-industry/译文地址：http://www.souty.cn/admin/knowledges

wuxs·2022-12-01 15:55

知识图谱构建概述

知识图谱构建的生命周期主要包括1）基本定义a)、知识体系（KnowledgeSchema）对于知识数据的描述和定义，是描述知识数据的“元数据”(metadata)本体：是信息组织的一种形式，表达、共享、

jinhao_2008·2022-12-01 13:03

A Self-Attentive model for Knowledge Tracing论文笔记和代码解析

原文链接和代码链接ASelf-AttentivemodelforKnowledgeTracing|PapersWithCodemotivation：传统方法面临着处理稀疏数据时不能很好地泛化的问题。

sereasuesue·2022-12-01 12:18

知识图谱构建通俗理解

知识图谱（KnowledgeGraph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索

进击的小菜鸡dd·2022-12-01 08:32

KDD 2022 | 美团技术团队精选论文解读

论文01：MaskandReason:Pre-TrainingKnowledgeGraphTransformersforComplexLo

文文学霸·2022-12-01 04:42

知识图谱顶会论文(KDD-2022) kgTransformer：复杂逻辑查询的预训练知识图谱Transformer

论文标题：MaskandReason:Pre-TrainingKnowledgeGraphTransformersforComplexLogicalQueries论文地址:https://arxiv.org

Cheng_0829·2022-12-01 04:11

Mask and Reason: Pre-Training Knowledge Graph Transformers for Complex Logical Queries

MaskandReason:Pre-TrainingKnowledgeGraphTransformersforComplexLogicalQueriesKGE缺点：由于其固有的浅层和静态架构的限制，他们很难处理日益增长的复杂逻辑查询

嗨I，你Y·2022-12-01 04:39

WSDM 21-Temporal Cross-Effects in Knowledge Tracing

TemporalCross-EffectsinKnowledgeTracing主要内容TemporalCross-EffectsinKnowledgeTracingAbstract1Introduction2RelatedWork2.1KnowledgeTracing2.2TemporalDynamicsinKnowledgeTracing2.3HawkesProcess3EmpiricalStu

Highlight_Jin·2022-12-01 02:34

Deep Knowledge Tracing

主要内容第一部分论文内容介绍Abstract1Introduction2RelatedWork2.1贝叶斯知识追踪2.2其他动态概率模型2.3循环神经网络3DeepKnowledgeTracing3.2

Highlight_Jin·2022-12-01 02:34

knowledge tracing baseline解读-注释版本

数据测试集中的是新的user_id剩下的一半需要预测？？序列预测只预测test数据中is_repeat否/response-1的值注意看下和RIIID的区别规则根据question出现过的答对概率如果是新的question，直接预测为0NNDKT:lstmAKT:attention关于预测时是否累计方式，控制参数为use-pred，具体代码为https://github.com/pykt-team

YueTann·2022-12-01 02:04

Structure-based Knowledge Tracing: An Influence Propagation View

Structure-basedKnowledgeTracing:AnInfluencePropagationView主要内容Structure-basedKnowledgeTracing:AnInfluencePropagationViewAbstract1Introduction2RelatedworkA

Highlight_Jin·2022-12-01 02:04

CS224W: Machine Learning with Graphs - 01 Introduction

).Methodsfornodeembeddings:DeepWalk,Node2Vec3).GraphNeuralNetworks:GCN,GraphSAGE,GAT,TheoryofGNNs4).Knowledgegraphsandreasoning

xbfu-xjtu·2022-11-30 23:51

【论文】数据+模型双驱动下的模型与算法

1.数据驱动与知识引导结合下人工智能算法模型的四种类型数据与逻辑知识双驱动方法逻辑知识一般采取基于知识图谱(KnowledgeGraph)的方式表征。

Jack_Kuo·2022-11-30 18:09

数据挖掘绪论

DataMining）融合了数据库（Database）技术、人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）、统计学（Statistics）、知识工程（KnowledgeEngineering

三元湖有大锦鲤·2022-11-30 17:47

【人工智能】知识表示

文章目录一、知识表示（KnowledgeRepresentation）的基本概念二、谓词逻辑（PredicateLogic）表示法三、产生式（ProductionRule）表示法四、语义网络（SemanticNetwork

seh_sjlj·2022-11-30 17:02

消融实验——Ablation experiment

“DKN:Deepknowledge-awarenetworkfornewsrecommendation.”Proceedingsofthe2018worl

呆萌的代Ma·2022-11-30 10:40

MMEKG : Multi-modal Event Knowledge Graph towards Universal Representation across Modalities

这里写自定义目录标题·MMEKG:Multi-modalEventKnowledgeGraphtowardsUniversalRepresentationacrossModalities·Abstract

Peppa _Peppa·2022-11-30 10:49

Life Long Learning论文初探————Online Fast Adaptation and Knowledge Accumulation（OSAKA）

基本知识简介一.基本概念LifeLonglearning也可以被叫做continualLearning、incrementallearning，强调在不断的，一直学习下去。相比于传统的机器学习，我们只针对一个特定的任务（例如：猫狗图片分类），LifeLongLearning则是会有一系列顺序的任务（任务之间存在一定关系），即由多个传统机器学习任务组成（如下图）二.相关问题：灾难性遗忘提到LifeL

编程龙·2022-11-30 08:16

python neo4j 医疗问答 huanyong_医疗知识图谱问答系统探究（一）

果然，功夫不负有心人，找到了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。

Showtime 100·2022-11-30 07:07

【医疗人工智能】DKDR：一种用于疾病诊断的知识图谱和深度强化学习方法

Article作者：YuanyuanJia,ZhirenTan,JunxingZhang文献题目：DKDR:AnApproachofKnowledgeGraphandDeepReinforcementLearningforDiseaseDiagnosis

Wwwilling·2022-11-30 06:53

关于Dialog和Clarifying question的一些调研

UnderstandingUserSatisfactionwithTask-orientedDialogueSystemsMotivation:Classification:Contributions:DatasetKnowledge

长命百岁️·2022-11-30 05:19

【论文阅读】Evaluating Mixed-initiative Conversational Search Systems via User Simulation

OriginalPaperMotivationContributionMethodsSemantically-controlledtextgenerationGPT2-basedsimulateduserDatasetsQulacandClariQMulti-turnconversationaldataFutureWorkKnowledgeOriginalPaperEvaluatingMi

长命百岁️·2022-11-30 05:19

知识图谱-KGE(Knowledge Graph Embedding)：负采样

引言：负采样方法最初是被用于加速Skip-Gram模型的训练，后来被广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和推荐系统(RS)等领域，在近两年的对比学习研究中也发挥了重要作用。本文聚焦于负采样方法，将各领域的相关工作分为五类进行介绍：静态负采样；强负例采样；对抗式负采样；基于图的负采样；引入额外信息的负采样；1.研究背景1.1什么是负采样？在深度神经网络模型中，数据集中的每个句子、每对

u013250861·2022-11-30 03:59

【IJCAI2020-论文分享】Knowledge Hypergraphs Prediction Beyond Binary Relations（知识表示）

【IJCAI2020-论文分享】KnowledgeHypergraphsPredictionBeyondBinaryRelations（知识表示）目前基于嵌入的知识图谱的表示方式都默认所有的关系为二元关系

Shmily~_~·2022-11-30 03:27

Knowledge Hypergraphs: Prediction Beyond Binary Relations[IJCAI-2020]

Weaddressthequestionoflinkpredictioninknowledgehypergraphswhererelationsaredefinedonanynumberofentities

苏酥0909·2022-11-30 03:56

今日arXiv精选 | 11篇ICCV 2021最新论文

ExplainMethePainting:Multi-TopicKnowledgeableArtDescriptionGenerationComment:ICCV2021Link:http://arxiv.org

PaperWeekly·2022-11-30 03:11

Web开发及人机交互导论大作业

BikeSharingWebDevelopmentProjectrequirements：ProjectknowledgepointsPlanning,AnalysisandDesignDocumentation1

上山打老虎D·2022-11-30 02:54

对数据集进行k匿名（k-Anonymity）处理（python）——以adult数据集为例

L.Sweeney.Achievingk-anonymityprivacyprotectionusinggeneralizationandsuppression.InternationalJournalonUncertainty,FuzzinessandKnowledge-basedSystems

tales_teller·2022-11-30 02:51

BART model

通过用mask标记来替换原始文本的填充方式RelevantknowledgeAutoregressive：仅根据过去的预测信息来预测未来的信息。

刘皮狠·2022-11-30 01:00

知识蒸馏（一）综述

一、综述*《KnowledgeDistillation:ASurvey》2021IJCV《KnowledgeDistillationandStudent-TeacherLearningforVisualIntelligence

刘咚咚的记事本·2022-11-30 00:58

Knowledge Distillation A Survey - 知识蒸馏综述

2020IJCV-KnowledgeDistillationASurvey-arXiv2006.05525文章目录2020IJCV-KnowledgeDistillationASurvey-arXiv2006.05525

亚索不能玩·2022-11-30 00:25

知识蒸馏现状与未来

１.综述1.KnowledgeDistillation:ASurveyCVPR,20202.LinWangandKuk-JinYoon.Knowledgedistillationandstudent-teacherlearningforvisualintelligence

刘大壮_·2022-11-30 00:23

知识蒸馏综述

AComprehensiveOverhaulofFeatureDistillation模型剪枝简介蒸馏算法分为多种，基于特征、logit以及基于关系的三种1logit蒸馏1.1开山之作论文名称：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkHilton2015

henyaoyuancc·2022-11-30 00:21

知识蒸馏综述:蒸馏机制

【GiantPandaCV导语】KnowledgeDistillationASuvery的第二部分，上一篇介绍了知识蒸馏中知识的种类，这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏

*pprp*·2022-11-30 00:18

对话生成方法中的“共鸣”

爱工作的小小酥·2022-11-29 18:24

阿里云天池大赛赛题解析(深度学习篇)--阅读笔记1--赛题一

文章目录阿里云天池大赛赛题解析(深度学习篇)--阅读笔记1前言赛题一瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱背景任务介绍知识图谱（KnowledgeGraph）发展历史表达方式构建方式知识推理知识补充前言如果说机器学习主要解决大数据的应用问题

jsBeSelf·2022-11-29 14:19

论文笔记：AAAI 2020 Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction

1.前言论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.09419.pdfgithub：https://github.com/MIRALab-USTC/KGE-HAKEHAKE将实体映射到极坐标系中。HAKE受到这样一个事实的启发：极坐标系中的同心圆可以自然地反映层次结构。具体来说，径向坐标旨在对层次结构不同级别上的实体进行建模，半径较小的实体应该位于较高的级别；角坐标旨在区分层次

饮冰l·2022-11-29 13:36

Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction论文阅读

LearningHierarchy-AwareKnowledgeGraphEmbeddingsforLinkPrediction摘要介绍模型moduluspart模数部分phasepart相位部分模数与相位的结合改进损失函数摘要知识图嵌入旨在将实体和关系表示为低维向量

小高高不要bug·2022-11-29 13:02

HAKE笔记：Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction

原文：LearningHierarchy-AwareKnowledgeGraphEmbeddingsforLinkPrediction代码：https://github.com/MIRALab-USTC

zzflybird·2022-11-29 13:30

论文阅读2 Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction

目录问题创新1、Introduction2、相关工作3、HAKE模型原文：[1911.09419]LearningHierarchy-AwareKnowledgeGraphEmbeddingsforLinkPrediction

huihui冲啊·2022-11-29 13:58

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