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Contrastive KGE: 对比学习在知识图谱嵌入中的应用

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简介：
本研究探讨了对比学习方法在知识图谱嵌入(KGE)领域的创新应用，通过增强模型对负样本的区分能力，显著提升了知识表示的质量与准确性。 pytorch-metric-learning 0.9.90 是一个用于度量学习的 PyTorch 库。该库提供了多种损失函数、数据加载器和其他工具来简化深度度量学习任务的实现。它支持自定义嵌入层和采样策略，使得研究人员可以根据具体需求灵活地进行实验。

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  • Contrastive KGE: 对比学习在知识图谱嵌入中的应用
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    本研究探讨了对比学习方法在知识图谱嵌入(KGE)领域的创新应用，通过增强模型对负样本的区分能力，显著提升了知识表示的质量与准确性。 pytorch-metric-learning 0.9.90 是一个用于度量学习的 PyTorch 库。该库提供了多种损失函数、数据加载器和其他工具来简化深度度量学习任务的实现。它支持自定义嵌入层和采样策略，使得研究人员可以根据具体需求灵活地进行实验。
     
  • KGE-HAKE: 学习层次感知知识图谱的代码...
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    KGE-HAKE是一种创新的知识图谱嵌入模型，专为学习层次化感知结构设计，旨在提高复杂关系推理和实体预测的准确性。 HAKE：层次结构感知知识图嵌入是用于链接预测的代码，旨在学习具有层次感知的知识图嵌入。作者为张占秋、蔡建宇、张永东及王杰。 在WN18RR, FB15k-237和YAGO3-10数据集上，HAKE与基线模型ModE的结果如下： 对于WN18RR： - 模式：最低收益率HITS @ 1为0.472、HITS @ 3为0.427、HITS @ 10为0.564 - HAKE：最低收益率HITS @ 1为0.496±0.001，HITS @ 3为0.452，HITS @ 10为0.582 对于FB15k-237： - 模式：最低收益率HITS @ 1为0.341、HITS @ 3为0.244、HITS @ 10为0.534 - HAKE：最低收益率HITS @ 1为0.346±0.001，HITS @ 3为0.250，HITS @ 10为0.542 对于YAGO3-10： - 模式和HAKE的详细数据未在给定信息中列出。
     
  • KGE：用于链接预测的知识图嵌入
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    KGE是一种先进的知识图谱技术，专注于通过链接预测来完善和扩展现有的知识库。此方法利用深度学习模型在大规模数据集上进行训练，以捕捉实体间复杂的关系模式并预测潜在的连接，从而增强人工智能系统的推理能力。 凯格知识图嵌入（KGE）库是与统计关系学习（SRL）相关的最新技术的一种实现方法，用于解决链接预测问题。这些技术将大型知识图的结构映射到能够预测新三元组中缺失关系的模型上。此代码实现了多种技术，包括TransE、DistMult、RESCAL和ComplEx。 该系统是在Python 2.7环境中开发的，并且依赖于rdflib、downhill 和 theano 等软件包。安装这些依赖项的方法是：使用pip命令进行安装： ``` pip install rdflib downhill theano ``` 最简单的方式生成并评估模型，可以通过调用run.py脚本来实现。参数包括model（可选技术）、data（数据集的完整路径），k（嵌入向量维度）以及epoch (历元执行次数) 和 folds(用于K折交叉验证中的折叠数量)。 使用这些工具来运行KGE技术的方法是： ``` python run.py ```
     
  • 关于知识图谱中图嵌入学习的研究进展
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    本文综述了知识图谱中的图嵌入学习领域的最新研究进展，探讨了其核心方法、应用场景及未来发展方向。 知识图谱是现代信息处理领域的重要工具，在搜索引擎、智能问答系统及推荐服务等多个应用场景中发挥着关键作用。它以三元组（头实体，关系，尾实体）的形式存储丰富且结构化的数据，并随着应用领域的不断扩大，如何高效利用这些资源成为研究热点。 图嵌入学习正是为解决这一挑战而提出的方法之一。其核心目标是将知识图谱中的各种元素转换成低维度的密集向量表示形式，从而更好地捕捉和衡量实体与关系之间的关联性及语义特征。实现这一点通常涉及两个主要任务：一是通过模型训练来获得高质量的嵌入表示；二是利用这些表示进行链接预测或完成其他下游应用。 图嵌入学习根据不同的设计理念和技术路径可以大致分为以下几类： 1. **基于转移思想的方法**，例如TransE、TransH和TransR等。这类方法的核心在于构建实体与关系之间的几何关联性来实现有效的嵌入。 2. **张量分解模型**，如Rescal、DistMult及ComplEx等。这些技术通过多维矩阵运算同时学习实体和关系的表示，并假设各种形式的关系操作可以更好地捕捉一元或二元特征。 3. **基于深度神经网络的方法**，包括NTN（Neural Tensor Network）与ALEX（Attentive Log-linear Model）。这类方法利用复杂的深层架构来模拟实体间交互模式，通过引入注意力机制等技术提升表示的准确性。 4. **图神经网络模型**，如GraphSAGE和GAT（Graph Attention Networks），则采用了迭代消息传递框架更新节点嵌入状态，能够更全面地捕捉图形结构信息。 5. **结合额外上下文或类型信息的方法**，例如KGE+Contextual及R-GCN。这些方法通过引入更多辅助数据来改进模型性能。 每种类型的图嵌入学习都有其特定的优点和限制条件，在选择适合具体应用场景的算法时需要仔细权衡。尽管近年来取得了显著进展，但该领域仍面临一些挑战，如大规模知识库的有效处理、稀疏关系建模以及冷启动问题等。未来的研究可能会集中在改进现有模型以提高预测准确性、开发适应复杂图结构的新策略上，并探索如何将强化学习或迁移学习技术融入其中来进一步增强效果。 总之，图嵌入学习是理解和应用知识图谱的关键步骤之一，它为构建更加智能和灵活的知识管理系统提供了强大的支持。随着研究的深入发展，我们有望见到更多创新性解决方案应用于实际场景中。
     
  • 嵌入式知识图谱Wiki
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    嵌入式知识图谱Wiki是一款专为技术开发者和研究人员打造的知识管理工具。它集成了丰富的嵌入式系统相关资料与信息，支持用户便捷地创建、编辑与分享内容，旨在构建一个开放、互动的学习交流平台。 嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiK
     
  • contrastive-learning: 对比学习源码详解
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    本项目深入解析对比学习算法的核心原理与实践应用，并提供详细的代码示例和注释，旨在帮助研究者快速掌握相关技术。 对比学习方法支持更多内容的第三方Pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。使用SimCLR进行对比学习预训练，并通过停止梯度进行在线线性评估。该实现采用PyTorch Lightning，具备多GPU训练、混合精度等特性。 在GPU设备上收集负样本以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动），并加快数据加载速度（虽然会使用更多GPU内存）。此外还支持SimCLR多分辨率裁剪以及预训练后线性评估功能（通常可提高1-1.5%的准确率点）。 以下为具体实验结果和模型配置： | 结果 | 模型 | 方法 | 数据集 | 时代 | 批次大小 | 温度参数 | |---------|------------|----------|-------------|--------|----------|----------| | 监督下在线线性评估预训练后线性评估结果：70.74% | Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 | | 预训练后线性评估结果：71.02% | :check_mark_button: | 此表格展示了在特定配置下，使用ResNet18模型和SimCLR方法针对Imagenet-100数据集进行对比学习预训练，并采用监督下的在线线性和预训练后的线性评估的性能表现。
     
  • 知识图谱构建中深度学习的应用
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    本文探讨了在知识图谱构建过程中采用深度学习技术的方法与挑战，旨在提升信息抽取、实体链接及关系预测等环节的效率和准确性。 本段落主要讲解了基于深度学习的关系抽取技术及其在神马知识图谱数据构建中的探索与实践，并探讨了业务落地过程中遇到的挑战。随着智能化时代的到来，搜索引擎不仅能理解用户检索的信息并总结出相关的内容，还逐渐建立了一个围绕搜索结果的知识体系，使用户获得意想不到的新发现。神马搜索的知识图谱与应用团队一直在这一领域不断进行探索和创新。然而，在使用DeepDive系统处理数据的过程中，若自然语言处理（NLP）阶段出现错误，则这些错误会在后续的标注和学习步骤中被放大传播。
     
  • 知识图谱中的嵌入模型：TransE、TransH、TransR 和 TransD
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    本文介绍了四种在知识图谱中广泛应用的嵌入模型——TransE、TransH、TransR和TransD。这些模型通过学习实体与关系间的向量表示，来预测并补全知识库中的信息。 知识图谱是现代信息处理领域中的一个重要概念，它是一种结构化的知识存储形式，用于表示实体（如人、地点、事件）及其之间的关系。基于嵌入的模型是知识图谱推理和学习的一种方法，通过将实体和关系映射到低维向量空间中，在该空间内可以进行计算与推理操作。 以下是关于TransE、TransH、TransR以及TransD这四个著名模型的具体说明： 1. **TransE**（2013年）：由Bordes等人提出，它是最早且最简单的基于嵌入的模型之一。TransE假设实体和关系都可以表示为欧几里得空间中的向量，并认为关系向量是两个实体向量之间的差值或转移；例如，在一个特定的关系r下，如果存在从A到B的关系，则在该向量空间中，A加上r应该接近于B的位置。然而这种方法简单直接，但它无法处理一对多、多对一和自反性等复杂关系。 2. **TransH**（2014年）：由Wang等人改进的TransH模型解决了TransE不能很好地处理复杂关系的问题。通过引入每个特定关系独有的超平面概念，即实体在不同超平面上有不同的投影向量来表示，在这种情况下，每种关系被看作是其相关超平面法线方向上的一个矢量。 3. **TransR**（2015年）：由Lin等人提出的TransR模型进一步发展了TransH的思想。它假设每个特定的关系可能需要在其特有的空间中表达，并且实体在各个关系下具有不同的向量表示，即关系定义了如何将实体从一个空间转换到另一个。 4. **TransD**（2015年）：由Ji等人提出的TransD模型试图结合TransE和TransR的优点同时避免它们的不足。它假设每个特定的关系不仅确定了一个独立的空间，而且考虑到了具体实体对之间的相互作用来决定新的向量空间，从而提高了灵活性。 这些模型旨在捕捉知识图谱中复杂多变的实体关系，并在向量空间内实现有效的推理操作，在诸如链接预测、问答系统和推荐系统等应用领域发挥重要作用。随着技术的进步，不断有新型模型出现（如DistMult, ComplEx, RotatE等），它们致力于进一步提高知识图谱表示及推理的质量与效率。掌握这些模型有助于构建更加智能的信息处理系统。
     
  • 关于知识图谱在医疗知识搜索中的应用研究
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    本研究探讨了知识图谱技术如何应用于医疗领域的信息检索与知识发现，旨在提升疾病诊断、治疗方案推荐及患者教育等方面的效率和准确性。 互联网信息的爆炸式增长为用户提供了丰富的知识资源，但同时也增加了筛选所需信息的难度。传统的搜索引擎通过全文索引及关键词匹配的方式返回相关链接，并非直接提供明确的知识点，导致用户仍需从大量冗余的信息中自行查找和提炼所需内容。如何在海量且结构多样的数据中精准地为用户提供所需的精确知识，已成为当前知识搜索领域的研究热点。
     
  • 深度学习与知识图谱
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    本课程深入探讨深度学习技术及其在构建和利用大规模知识图谱中的应用。我们将探索如何通过深度学习方法增强知识表示、推理及自然语言处理能力。 深度学习知识图谱是人工智能领域的一项关键技术，它构建了一种用于表达深度学习的知识体系及其相关领域的复杂网络结构。在深度学习中，算法可以模拟人脑神经元的信息处理方式，对大量数据进行处理和分析。通过梳理和整合各种组成部分如算法、模型、原理及应用等，知识图谱形成一个有机的层次化且可搜索的知识网。 基础概念包括神经网络、激活函数以及反向传播算法。其中，神经网络是一种模拟人类大脑信息传递机制的计算模型；激活函数为引入非线性因素提供支持，使学习复杂模式成为可能；而反向传播则是训练神经元的一种关键方法，通过计算损失关于参数的梯度来优化这些参数。 常用的激活函数有ReLU、Softplus、Sigmoid和tanh等。例如ReLU将负值部分设为零并保留正值以简化网络结构；Softplus作为ReLU的平滑版本具有可微性；Sigmoid用于压缩输入至0到1之间，适用于二分类问题；而tanh则输出范围在-1到1内。 深度学习还包括多种网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网路（LSTM）。其中，卷积神经网络适合处理图像等具有网格结构的数据，并能有效提取空间特征；而RNN及LSTM则擅长处理序列数据，因为它们能够存储先前的信息。 深度学习的应用范围广泛，包括但不限于图像识别、语音处理、自然语言理解以及强化学习。例如，在图像领域中通过训练CNN模型可以达到人类水平的准确度；在语音方面，则可以通过转换声音为文本实现诸如语音合成和识别等功能；而在NLP（自然语言处理）上则能解决机器翻译及情感分析等问题，同时在AI竞技如AlphaGo和机器人智能控制等方面强化学习也有重要应用。 该领域的数学基础包括线性代数、概率统计以及微积分等。其中，线性代数提供了矩阵与向量操作的能力；概率统计为处理不确定性问题提供工具；而微积分为优化算法中计算损失函数的梯度提供了方法。 深度学习中的优化策略包含梯度下降及其变体如随机梯度下降（SGD）和Adam等。这些技术通过利用损失函数关于参数变化的信息来调整权重，以达到最小化目标的目的。 训练数据需要进行预处理步骤包括特征提取、增强以及归一化等操作。其中，特征提取将原始信息转化为适合深度学习模型的格式；增强则增加样本多样性提高泛化能力；而归一化则是通过标准化输入范围加速训练过程。 评估模型性能时会用到准确率、召回率、F1分数、混淆矩阵和ROC曲线等多种指标。例如：准确率为预测正确的比例，召回关注实际正例被正确识别的比例，F1分为精确度与召回的调和平均数；而混淆矩阵则详细展示分类表现，ROC曲线在不同阈值下衡量模型性能。 此外，在理论研究及应用中还有诸如压缩技术、迁移学习以及对抗网络等高级主题。其中，压缩旨在减少存储需求并降低计算成本；迁移学习利用现有知识加速新任务的学习过程；对抗网络通过生成器与判别器的相互作用产生高质量样本。 以上仅是深度学习知识图谱的一个简要概述，并未涵盖所有细节和知识点。该领域的发展正在不断推动人工智能技术向前迈进，带来许多领域的变革性进步。