基于知识图谱关系路径的多跳智能问答模型研究

多跳问题是一类通过知识推理才能给出答案的复杂问题,往往需要相关的多项关联知识融合生成最终答案.现有基于知识图谱的多跳智能问答方法推理过程比较复杂,没有考虑关系路径蕴含的结构信息和语义信息.为此,本文提出了基于知识图谱关系路径的多跳智能问答模型,将多跳智能问答问题转换为在低维向量空间中查找知识图谱中最优关系路径的问题.该模型利用表示学习将知识图谱和用户问题同时嵌入到低维的向量空间,实现知识空间和问题空间的统一表示;然后结合主题实体向量表示和问题向量表示对候选实体进行语义评分,产生候选答案集合;以问题实体为起始节点,以候选答案实体为结束节点,从知识图谱中抽取与问题相关的关系路径集合;将关系路径进一步嵌入到低维的向量空间,生成关系路径的向量表示,在向量空间中查找与问题语义匹配度最高的关系路径,最终根据关系路径生成多跳问题的答案.在公开的数据集上对所提出的模型进行了实验,结果表明该方法与现有方法相比不仅具有良好的性能,而且具有良好的稳定性,不会随着问题跳数的增加而降低性能.

基于时空图联合关系路径的行人轨迹预测框架

时空图被广泛应用于行人轨迹预测等时间序列任务中,如何更精确地捕捉不同时间段的轨迹位置信息以及更充分地利用时空图的结构信息对于轨迹预测至关重要。传统的轨迹预测方法规则复杂、约束性强、可扩展性较差,往往只能应用于特定领域。基于学习的轨迹预测方法不依赖于专家经验的物理规则,根据观察的轨迹数据来学习不同时间段各个空间位置之间的变化规则。基于学习的方法存在一定局限性,如没有充分利用时空图的结构信息,导致轨迹预测模型的性能下降。针对上述问题,提出了一种新型基于时空图联合关系路径的行人轨迹预测框架(Spatio-Temporal Graphs with Relationship Path Trajectory Prediction Framework, STRP-TPF)。STRP-TPF主要包括EdgeRNN和NodeRNN模型。STRP-TPF基于时空图构建关系路径,基于关系路径构建因子图;构建EdgeRNN和NodeRNN模型,并将因子图作为输入;输出下一时刻行人的位置,并且预测完整的行人轨迹。STRP-TPF利用关系路径能够准确捕捉时空图的结构信息,充分学习行人在不同时间和空间点的轨迹关系。大量实验结果表明,在ETH和UCY数据集上,STRP-TPF的整体性能均优于目前最先进的方法。在平均位移误差和最终位移误差方面,STRP-TPF比目前最先进方法低32.6%和37.7%。STRP-TPF的预测轨迹能够更准确地匹配真实轨迹。

基于SPARQL的RDF数据节点间关系路径检索

在分析SPARQL标准和基于Jena的开源SPARQL工具ARQ查询引擎源码的基础上,提出了可支持关联查询的扩展SPARQL标准及其设计和实现方案,认真分析了已有的试验成果。

一种融合关系路径与实体描述信息的知识图谱表示学习方法

知识图谱表示学习旨在通过学习的方法将知识图谱中的实体和关系映射到一个连续的低维向量空间而获得其向量表示.已有的知识图谱表示学习方法大多仅从三元组角度考虑实体间的单步关系,未能有效利用多步关系路径及其实体描述等重要信息,从而影响性能.针对上述问题,提出了一种融合关系路径与实体描述的知识图谱表示学习模型.首先,对知识图谱中的多步关系路径进行联合表示,将路径上的所有关系和实体相加,得到关系路径信息的表示;其次,使用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型对实体描述信息进行编码,得到相对应的语义表示;最后,对知识图谱中的三元组表示、实体描述的语义表示以及关系路径的表示进行融合训练,得到融合向量表示.在FB15K,WN18,FB15K-237,WN18RR数据集上,对提出的模型和基准模型进行链接预测和三元组分类任务,实验结果表明,与现有的基准模型相比,该模型在2项任务中均具有更高的准确性,证明了方法的有效性和优越性.

基于组合关系路径的知识图谱补全方法研究

现有的知识图谱补全方法往往只考虑直接连接的两个节点所组成的路径,忽略了节点与其他多个节点组成的关系路径所带来的信息。针对该问题,基于节点之间连接的方向,定义了在三节点结构下三种不同的关系路径连接模式,提出知识图谱中以三节点为主的组合关系路径补全模型(composite relational path completion,CRPC)。最后,在WordNet和FreeBase数据集上验证了该模型的准确性。

知识图谱中基于多关系路径的链路预测方法

针对基于单一关系路径的链路预测方法无法挖掘知识图谱中不同路径之间影响的问题,提出了一种基于多关系路径的链路预测方法。首先,采用基于路径信息的相似性指标来计算所有关系路径之间的相似度。然后,将不同路径之间的关系投影延伸至新的路径投影和路径约束,并采用随机梯度下降执行训练过程,从而能够在隐式空间中通过低维表示学习筛选出不同路径之间的显式特征。在安然邮件数据集和美国国家自然科学基金会数据集上进行了验证分析。实验结果表明,相比于其他多种路径链路预测算法,该算法在MAP和AUC指标上的最大提升幅度约20%,表现出更高的预测精度。

基于路径与层次注意力的关系预测方法

目前,大多数基于路径的关系预测方法忽略了路径和关系之间的语义相关性,针对此问题提出一种层次注意力机制,捕获不同粒度的信息,包括关系级特征和路径级特征,在多跳路径和关系之间提供一种补充的语义关联。关系级注意力是以目标关系为导向,更多关注与目标关系相匹配的关系。路径级注意力是通过捕获给定实体对的邻域子图结构实现,为结果提供可解释性。该模型可以有效缓解噪声路径和冗余路径对关系预测任务的影响。实验结果表明,在相关数据集上,该模型的关系预测性能优于现有模型。

属性还是关系:人机哲学的新思考——兼与戴维·贡克尔教授商榷

贡克尔教授对于技术伦理学中的关系路径展开过深入的讨论。他认为相较于属性路径,关系路径能够更好地帮助我们理解当下的技术现实,更加有效地分配道德责任等。在他看来,属性路径面临人类中心主义的风险,何种属性是与道德地位相关的通常是人任性拣选的。这一路径常常将技术排除在外,无法给予技术适当的道德地位。然而,关系路径和属性路径实际上并没有明显的分界,属性总是关系中的属性,关系也总是和属性相关的关系。一种关系性改造后的属性路径将有助于在克服各种规范性偏见的情况下,给予应对技术应有的道德关切。

社交网络舆情中意见领袖主题图谱构建及关系路径研究——基于网络谣言话题的分析

[目的/意义]大数据驱动的社交网络舆情传播中网络谣言关系路径主题图谱可视化分析,可以为相关舆情管理部门有效监管和正确引导社交网络舆情起到重要的指导和推动作用。[方法/过程]文章采用网络爬虫对社交网络舆情传播中网络谣言话题进行数据获取,构建网络谣言基于意见领袖主题图谱的实体及用户关系,确定意见领袖的关系路径分析参数;以新浪微博“重庆大巴坠江·非女司机逆行导致”话题为例,使用开源知识图谱工具Neo4j对数据进行主题图谱构建,利用Cypher语言对意见领袖的传播效率、传播路径和关键节点影响力进行分析。[结果/结论]数据结果表明,在微博网络谣言传播中,意见领袖知识图谱是一种有向网络关系图,意见领袖节点具有极强的影响力,普通用户节点的传播极易受到意见领袖节点的影响,意见领袖是舆情谣言话题传播中的关键人物;同时社交网络舆情的知识图谱整体呈现二级传播态势,单个意见领袖节点不具备左右谣言话题传播的能力,意见领袖节点与普通用户节点的壁垒随着网络谣言舆情的不断传播将在一定程度地慢慢弱化,使社交网络舆情向更为扁平及无序的方式传播。

基于语法推导的溯源依赖关系路径模式挖掘算法

溯源依赖关系路径模式是基于溯源数据的云数据服务安全策略的重要基础。该文阐述了依赖关系路径模式挖掘的重要意义,提出一种对数据溯源图进行预处理的线性排序算法,使利用自动机模型对溯源数据进行语法推导及解析成为可能;给出了基于自动机语法推导及解析的依赖关系路径间相似度的定义和计算方法;提出一种通用的依赖关系路径模式挖掘算法,在降低领域先验知识要求的前提下,支持溯源规则的自动学习。通过实例研究,验证了该算法在现实应用中的可行性。

企业动态营销能力构成维度及其路径关系——基于扎根理论的探索性研究

运用扎根理论方法,在中国市场环境和营销实践背景下,通过开放编码、主轴编码和选择性编码和模型构建,对于动态营销能力的构成要素及其相互关系进行质性分析。研究结果表明,动态营销能力涵盖市场感知、市场知识吸收、渠道联盟、顾客联结、市场创新、品牌价值提升和响应顾客能力七个维度,构建了动态营销能力结构体系及其路径关系模型,并进一步揭示了各个能力的作用机理,动态营销能力的维度彼此相互关联,通过知识创造、资源联合与整合以及资源释放过程共同影响企业的绩效与可持续竞争优势。

雇佣保障与员工创新行为的双路径关系模型研究

为了应对动荡的外部环境,组织如何提高员工的创新能力和激发员工的创新行为已经成为当前管理研究者和实践者亟待解决的重要课题。基于社会交换理论,运用"组织实践—员工心理感知—员工行为"的关系范式探讨雇佣保障、组织支持感与员工创新行为的关系,分析了雇佣保障通过工具性和情感性双路径,对员工感知到的来自组织的工作性支持和情感性支持的作用,及其对员工创新行为的影响。这个理论模型将为今后的实证研究提供基础和方向。

我国玉米期货价格预期效应的路径结构关系

在玉米市场价格形成过程中,我国玉米期货市场对现货市场具有明显的价格预期效应,表现为滞后3期~5期的期货价是现货价的价格预期。结构方程模型测算显示,宏观因素、国际因素与相关产品价格三个要素对玉米期货价格预期效应具有显著的路径结构关系,且产生直接的正向作用;而期货价格预期效应对期货市场活跃度产生直接的负向作用。与玉米相关产品价格指数相比,我国玉米期货价格预期指数较低,表明玉米市场价格仍有较大的下降空间。

制造业服务化对能源利用效率的影响:适度区间与突破路径

提高能源利用效率是破解保护与发展突出矛盾,推动生态文明建设取得新进步的必然选择。本文基于2007-2019年中国地级市面板数据,理论分析并实证检验制造业服务化对城市能源利用效率的非线性影响,并进一步探讨突破非线性关系、实现制造业服务化节能效应的路径选择。研究结果表明,制造业服务化与能源利用效率呈倒“U”型关系,制造业服务化在适度区间内显著推动能源利用效率的提升。提高环境规制强度和城市创新能力是助推制造业服务化突破“适度区间”,实现制造业服务化转型与能源利用效率提升双赢局面的有效路径。因此,在推进城市服务化转型过程中,一要聚焦制造业服务化的质量,提高生产性服务投入,提高城市创新能力,优化服务投入结构,二要进一步加大环境规制强度,设立合理的地方环保支出并进行有效监管。

企业师徒关系的演进路径研究——扎根理论研究方法的应用

文章运用扎根理论的研究方法,以企业高层管理者为研究对象进行深入采访,探讨不同配对方式的师徒关系的演进路径。通过对访谈资料的搜集和编码总结出师徒关系发展的5个阶段:感知组织支持、能力认可、价值观契合、合作和信任(认知信任和情感信任);同时,基于质性资料的分析归纳,构建了3种师徒关系配对方式(组织安排的师徒配对、师傅单向选择的师徒配对以及双向选择的师徒配对)下师徒关系的演进路径。

基于SEM的福建台胞社会融合影响因素与路径关系研究

文章基于SEM建立了福建台胞社会融合模型,就福建台胞的文化心理、社区保障、经济事业、政治政策等融入感知的交互影响及其对福建台胞总体社会融合的影响进行实证研究。结果显示:台胞在福建的文化心理融入感知直接显著正向影响总体社会融合程度;其经济事业融入感知显著正向影响文化心理融入感知和社区保障融入感知;政治政策融入感知显著正向影响经济事业与社区保障融入感知;而经济事业融入感知通过文化心理融入感知这一中介变量间接正向显著影响台胞总体社会融合程度;政治政策融入感知通过经济事业与文化心理融入感知这两个中介变量间接正向显著影响总体社会融合程度。基于这些结论,文章提出了促进福建台胞社会融合的政策建议。

核心企业“整合-嵌入”视角下轨道交通产业集群技术创新能力提升路径研究——以济南、青岛轨道交通产业集群为例

我国轨道交通产业集群形成了优势产品供给能力,是企业技术创新的重要平台,但技术创新能力不足限制了其高质量发展。以济南、青岛两地轨道交通产业集群为例,从核心企业“整合-嵌入”视角对其技术创新现状进行比较分析,提出轨道交通产业集群具体技术创新能力提升路径,包括核心企业通过产业链垂直整合强化产业集群内企业集聚提升整体创新能力路径和核心企业通过跨界合作实现关系嵌入以获取外部资源提升集群创新能力路径。

供应链质量管理与绩效关系研究述评及展望

从供应链质量管理内涵及其绩效效应等方面对国外供应链质量管理研究进行了系统梳理与述评,以供应链质量管理维度、供应链质量类型、供应链控制与协调三个变量为基础,构建了供应链质量管理与绩效关系路径框架,并对未来研究方向进行了展望。

亲属关系网络的关系追溯算法

人与人之间通过婚姻关系和亲子关系构成了亲属关系网络。针对亲属关系网络庞大、难以追溯等问题,结合广度优先搜索策略,提出了两种亲属关系追溯算法:半径搜索和定向搜索。依托河北省全员人口数据库,将数据范围扩展到复杂网络的层次,以市级亲属关系数据为例构建亲属关系网络,包含约415万个节点,约1088万条边。采用双向亲属关系存储,避免了亲属关系回溯查询等问题。实验结果表明关系追溯算法能够准确定位特定关系亲属,同时具有较高的执行效率和较好的灵活性。

新媒体给密切党群关系带来的机遇、挑战及路径选择

党群关系是中国政治生活中最重要的关系之一,保持和人民群众的血肉联系关系到党的兴衰成败。随着新媒体的迅速发展,深刻改变着我们的日常生活和工作,成为密切党群关系的新桥梁和纽带。在这一新形势下,应充分认识新媒体给党群关系带来得机遇和挑战,并依托新媒体密切党群关系。