基于强化学习的知识图谱推理研究综述

知识推理作为知识图谱补全中的一项重要任务,受到了学术界的广泛关注。为了提高模型的推理效果和可解释性,将强化学习与知识推理的结合是一种可行的解决方法。基于强化学习的知识推理方法将知识图谱研究的问题建模成路径或序列决策问题,能够更好地利用实体、关系等语义信息来提高推理效果和可解释性。首先,对知识图谱和知识推理的基本概念进行了叙述,阐述了近年来的研究进展。随后,从单层强化学习知识推理和双层强化学习知识推理两个角度,对基于强化学习的知识推理相关研究进行了分析与对比。最后,对知识推理如何应用于知识问答、智能推荐、医疗和交通等领域进行了探讨,并对基于强化学习的知识推理的未来研究方向进行了展望。

基于图神经网络的文本分类方法研究综述

文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务,旨在将给定的文本数据分配到预定义的一组类别中。传统的文本分类方法只能处理欧氏空间的数据,不能处理图这种非欧氏数据。而对于图结构的文本数据无法直接处理,无法捕捉图中的非欧氏结构。因此,如何将图神经网络应用到文本分类任务中是目前的研究热点之一。对基于图神经网络的文本分类方法进行了综述,概述了基于机器学习和基于深度学习的传统文本分类方法,总结了图卷积神经网络的背景和原理;根据不同类型的图网络详细阐述了基于图神经网络的文本分类方法,同时对图神经网络模型在文本分类中的应用进行了深入分析;对目前基于图神经网络的文本分类模型进行了对比实验,讨论了模型的分类性能;提出了未来的研究方向,以推动该领域的进一步发展。