时态知识图谱的推理研究综述

随着社交网络、物端感知等技术快速发展,网络空间中涌现了大量的交互、话题、事件、新闻等数据,蕴含大量动态演化、强时效性的知识.较于忽略知识中时间信息的传统知识图谱,时态知识图谱通过建模知识的时效性以描述动态变化的现实世界,为时间紧耦合的应用提供有效支持.然而,时态知识图谱无法确保涵盖全量知识,知识的缺失严重影响应用性能,需要推理模型自动挖掘新的知识,以解释事物的历史状态,预测未来发展趋势并描述演化规律.由于实际应用的迫切需要,近年来,时态知识图谱的推理研究工作层出不穷,逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.本文对近年来时态知识图谱的推理工作进行全面介绍和总结.首先,介绍了时态知识图谱的推理相关概念与问题描述;其次,介绍了面向补全任务的推理模型与面向预测任务的推理模型,对其进行比较分析;之后总结了时态知识图谱推理的数据集、推理任务、相关指标以及应用场景;最后展望时态知识图谱推理的未来研究趋势.综上,本文致力于为时态知识图谱的推理领域研究人员提供具有价值的参考,以推动该领域进一步发展.

社交知识图谱研究综述

作为通用的知识结构化表示形式,知识图谱被成功应用于医疗、金融、安全等领域.社交知识图谱是一种以人为中心的知识图谱,其融合了动态演化的社交知识.作为知识图谱概念的延伸,社交知识图谱涵盖人、物、事、地等异质信息及其复杂关联;由于其融入了来自社交网络的强时效性知识,能够准确地描述人员的即时状态及其演化趋势,被广泛应用于推荐系统、社交分析等以人为中心的应用中.当前,社交知识图谱的相关工作不断涌现,但缺乏统一的形式化定义以及系统性的分析.基于此,本文首先梳理了社交知识图谱的相关概念,并给出了社交知识图谱的形式化定义.然后从社交知识图谱的定义出发,对其动态性、异质性、情感性、互演化性等性质进行分析.接下来围绕社交知识图谱的生命周期,梳理了社交知识图谱的构建、融合、表示和推理的相关代表性工作.最后介绍了社交知识图谱的相关应用,并展望了社交知识图谱的未来发展蓝图.

漫威电影中的信息检索

在电影《复仇者联盟2:奥创纪元》中,有一个精彩的情节是当绿巨人浩克被绯红女巫迷惑心智后在城市中大肆破坏时,钢铁侠与他的专属智能大脑贾维斯对话,通过“浩克”这个关键词快速搜索实时新闻报道和视频中的相关信息,得出绿巨人的位置;钢铁侠及时赶到并启动了反浩克战甲,阻止了绿巨人的破坏行为。在这个情节中,智能大脑贾维斯依据钢铁侠给出的“浩克”这一关键词,从海量的新闻报道、网络视频数据中检索出相匹配的信息,并返回给钢铁侠,这里应用的就是信息检索技术,如图1所示。

融合实体知识描述的实体联合消歧方法

实体消歧(entity disambiguation)是指将文档中识别出的实体指称(entity mention)链向其在特定知识库中相应条目的过程。该文结合主流的基于深度学习的实体消歧方法并融合实体知识描述展开了实验性研究。实验结果表明,融合实体知识描述的实体消歧方法在公开数据集上取得了与已有最好算法相当的F1性能。

开放式中文事件检测研究

在中文事件检测任务中,存在着领域互相独立,领域间的数据无法互通,需要分别为每个领域标注大量数据的问题。本文充分借鉴前人的研究,提出一个基于迁移学习的开放式中文事件检测方法。首先基于两个触发词关联假设,一个是同一个事件类型下,触发词与触发词在语义空间上有着一定的关联,且关联性较强。第二个是不同事件类型之间的触发词和触发词之间也存在着一定的关联,不过其关联性弱于相同事件类型下触发词之间的关联性。之后借助外部词典,构建候选词与种子触发词的关系特征以及候选词的上下文特征,再利用卷积神经网络构建事件检测的基础模型和迁移模型。最后对于新领域下的事件检测,只需要借助极少量的已知领域的标注数据即可完成。在ACE2005的中文事件数据集上,该方法在触发词识别这项任务上仅用20%的数据,其效果即可超越当前的主流方法。