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BERT与知识图谱的结合：预训练模型和知识图谱研究进展分析

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简介：
本文探讨了BERT等预训练语言模型与知识图谱的融合方式及最新研究成果，旨在为自然语言处理领域提供新的思路。 随着BERT等预训练模型的出现，自然语言处理领域迎来了一场革命。这些模型在各类任务上取得了显著的成绩。与此同时，越来越多的研究者开始探索如何将知识图谱中的信息引入或强化到类似BERT的模型中，以增强其对背景知识和常识信息的理解与编码能力。

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  • BERT与知识图谱的结合：预训练模型和知识图谱研究进展分析
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    本文探讨了BERT等预训练语言模型与知识图谱的融合方式及最新研究成果，旨在为自然语言处理领域提供新的思路。 随着BERT等预训练模型的出现，自然语言处理领域迎来了一场革命。这些模型在各类任务上取得了显著的成绩。与此同时，越来越多的研究者开始探索如何将知识图谱中的信息引入或强化到类似BERT的模型中，以增强其对背景知识和常识信息的理解与编码能力。
     
  • 知识图谱研究进展的综述.pdf
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    本文档为《知识图谱研究进展的综述》，全面回顾并分析了近年来知识图谱领域的关键研究成果与技术趋势，旨在为学术界和工业界的进一步研究提供参考。 随着大数据时代的到来，知识工程受到了广泛关注。从海量数据中提取有用的知识是数据分析的核心问题之一。知识图谱技术提供了一种有效的手段，可以从大量的文本和图像资料中抽取结构化信息，并因此具有广阔的应用前景。 本段落首先简要回顾了知识图谱的发展历程，并探讨了其研究的重要意义。接着介绍了构建知识图谱的关键技术，包括实体关系识别、知识融合、实体链接以及知识推理等方法。此外，文章还列举了一些现有的开放性知识图谱数据集供参考。最后，通过具体案例展示了知识图谱在情报分析领域的应用价值。
     
  • 社交账号与知识图谱实体对齐的图嵌入方法+人工智能+知识图谱+预训练模型
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    本文提出了一种结合社交账号信息和知识图谱实体的图嵌入方法，利用预训练模型增强表示学习能力，以实现更精准的知识关联。该方法在人工智能领域具有广泛应用前景。 社交网络与知识图谱之间的数据融合对于构建高质量的知识图谱以及深入分析社交网络具有重要的应用价值。其中，关键在于如何将社交账号准确地对齐到知识图谱中的实体上。 针对这一问题，本段落提出了一种基于图嵌入特征的新型方法来解决社交账号和知识图谱实体间的匹配难题。该方法的目标是在给定一个特定的社交账号时，在庞大的知识图谱中找到与其相对应的真实实体。 具体实现过程中，首先通过将社交网络中的关系子图映射到知识图谱上的相应位置，并利用先进的图嵌入技术从这些映射出来的子图中挑选出核心实体集合。随后，根据所选的核心实体构建特征向量，并使用多层感知机作为分类器来最终确定该社交账号对应的正确目标实体。 为了验证这一方法的有效性，我们选取了Twitter与Wikidata两个数据集进行实验对比测试。结果显示，在与其他基线算法的比较中，本段落提出的方法展现出了显著的优势和更高的对齐准确率。
     
  • KBQA-BERT：利用知识图谱和BERT模型的问答系统
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    KBQA-BERT是一种创新性的问答系统，它巧妙地结合了知识图谱的知识表示能力和BERT模型的语言理解能力，旨在提高机器回答复杂问题的能力。 KBQA-BERT是一个基于知识图谱的问答系统，使用BERT模型进行处理。首先需要下载中文预训练模型（chinese_L-12_H-768_A-12），解压缩后将其整个文件夹放置于./ModelParams目录下。 接着，在根目录中创建输出文件夹以存放训练过程中生成的参数文件，具体分为两个子文件夹：一个用于命名实体识别(NE)的结果存储（命名为“输出/NER”）；另一个则为相似度计算(SIM)的相关结果（命名为“输出/SIM”）。之后按照以下步骤进行操作： 1. 使用run_ner.sh脚本运行命名实体识别的训练任务； 2. 通过terminal_ner.sh执行命名实体识别测试； 3. 在args.py文件中设置参数：train设为true以进入预训练模式，test设为true则启动相似度计算的测试环节； 4. 根据第3步中的配置运行run_similarity脚本进行模型训练或评估（取决于具体需求）。 5. 最后执行qa_my.sh命令来连接本地neo4j知识库并完成问答任务。
     
  • 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。
     
  • KBQA-BERT-CRF：基于知识图谱的问答模型
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    KBQA-BERT-CRF是一种结合了BERT语言模型和CRF序列标注技术的知识图谱问答系统，旨在提高问题理解和答案抽取的准确性。 KBQA-BERT是基于知识图谱的问答系统项目，主要包含两个关键部分：一是使用BERT进行命名实体识别，二是利用BERT计算句子相似度。本项目将这两个模块结合在一起，构建了一个基于BERT的知识库问答系统（KBQA）。更多详情请参考我的博客。 环境配置： - Python版本为3.6 - PyTorch版本为1.1.0 - 操作系统：Windows 10 数据存放位置：Data文件夹中，更多的训练和测试数据可以从NLPCC2016和NLPCC2017获取。 目录结构： - Input/data/ 文件夹用于存储原始数据及处理后的数据。
     
  • 关于大规模知识图谱补全技术研究的进展
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    本论文综述了近年来大规模知识图谱补全技术的研究进展，探讨了当前主要的方法和技术，并展望未来的发展趋势。 随着谷歌知识图谱、DBpedia、微软 Concept Graph 和 YAGO 等多种知识图谱的不断涌现，基于 RDF 的知识表达体系逐渐被人们所熟知。
     
  • 基于人工智能与预训练模型的刑事法律知识图谱构建技术研究
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    本研究聚焦于利用先进的人工智能及预训练模型技术，探索并开发适用于刑事法律领域的知识图谱构建方法，旨在提升法律数据分析效率和智能化水平。 刑事裁判文书关系抽取：为了提高在裁判文书中提取实体间关系的效率，提出了一种基于BERT模型的方法（MCR-BERT）。该方法通过优化后的BERT架构对文档进行单一编码，并结合与目标实体相关的上下文信息来确定其间的关联类型。实验结果表明，这种方法不仅能够获得高质量的关系分类效果，还能显著减少训练时间。 刑事法律知识图谱构建：为整合多种司法数据以增强法律知识图谱的功能性，首先分析四种不同类型的司法数据特征并据此制定规则模板以便提取结构化信息；其次利用Word2vec算法计算相似度的方法来对齐表达方式各异的实体，从而消除冗余的知识内容。然后使用Protege和Jena推理机进行刑事法律知识图谱的本体构建与推断以生成新的三元组关系，并最终将这些数据存储于Neo4j图数据库中并加以可视化展示。
     
  • 2023年知识图谱与大模型融合实践研究报告.pdf
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    本报告深入探讨了2023年知识图谱与大模型技术的融合趋势及应用实践，分析两者结合的优势，并提供行业案例和未来展望。 为推进知识图谱与大模型在企业级的落地应用，并分析其融合技术路径，《研究报告》从这两项技术面临的瓶颈出发，深入探讨了它们的主要特征、擅长场景及核心能力，同时对比了各自的优劣势。通过此研究，报告进一步讨论了二者融合的技术演化层面、互补性以及知识库建设的可能性和潜在收益。 《研究报告》还详细分析了知识图谱与大模型融合的技术路径及其关键技术，并建立了评测体系以评估实际系统性能。结果显示，融合后的系统在处理速度、准确性及功能多样性方面均有显著提升。此外，《报告》通过梳理11个领域内的实践案例，总结出技术挑战和发展前景。 《研究报告》强调了知识图谱与大模型作为信息技术关键组成部分的重要性，并指出它们的结合预示着企业智能化进程的新阶段。尽管在撰写时因技术快速发展及作者学识限制可能存在不足之处，《报告》依然提供了丰富的案例分析和深入的技术探讨，对业界具有很高的实用价值。 总的来说，《研究报告》为理解知识图谱与大模型融合现状及其未来趋势提供了一个全面视角，并为企业和研究者在实际应用和技术发展中提供了重要参考。