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【Query Embedding on Hyper-relational Knowledge Graphs】超关系知识图谱上的查询嵌入论文结果复现

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、背景知识二、写作动机三、技术概述1.查询嵌入：2.超关系知识图谱：3.超关系查询：四、模型概述：五、实验结果分析：实验结果：六、总结与展望前言多跳逻辑推理【目前，在知识图谱上进行多跳推理的一种流行方法是：先将查询转换为相应的计算图，计算图中每个节点表示一个实体集合，每条边表示一个逻辑运算，然后根据计算图遍历知识图谱以获

不开心不写代码！·2022-12-31 20:46

【论文阅读】【基于方面的情感分析】Relational Graph Attention Network for Aspect-based Sentiment Analysis

文章目录RelationalGraphAttentionNetworkforAspect-basedSentimentAnalysis一、该论文关注的是解决ABSA问题的哪个方面？驱动是什么？具体目标是解决什么问题？二、该论文采用的方法是什么，方法的核心原理是什么？三、该方法是如何提出的，是开创性的方法还是对已有方法进行的改进，创新点是什么？四、该论文展示的结果如何？使用的是什么数据集？五、该论文

南瑾与春风·2022-12-30 20:03

论文浅尝 | Relational schema optimization for RDF-based KGs

笔记整理：郑国鹏，天津大学硕士链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306437921000223动机特征集（CS）根据与其主题节点相关的属性集来组织RDF三元组。它可以捕捉到RDF数据的隐含模式。虽然大多数基于CS的方法在空间和查询性能上有明显的改善，但在回答复杂查询工作负载时，CS的数量会变得非常大，最终影响系统性能。本文

开放知识图谱·2022-12-30 10:34

论文阅读 - Domain-Aware Federated Social Bot Detection with Multi-Relational Graph Neural Networks-CCF C

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-29 22:38

论文阅读-Heterogeneity-Aware Twitter Bot Detection with Relational Graph Transformers（AAAI-2022）

论文链接：https://shimo.im/files/m8AZV1nNVVCbaWAb/「20314-ArticleText-24327-1-2-20220628.pdf」，可复制链接后用石墨文档App或小程序打开目录1绪论2相关工作2.1TwitterBotDetection2.2HeterogeneousInformationNetworks3方法3.1GraphConstruction3.

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-29 22:07

Redis基础与使用SpringBoot整合Redis

主从复制集群搭建Redis哨兵集群搭建Redis分片集群搭建Redis使用RedisTemplate配置和访问集群Redis缓存策略Redis缓存异常场景分类一、NoSQLNoSQL最常见的解释是“non-relational

憨憨撸码·2022-12-24 15:25

论文翻译解读：Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data【TransE】

文章目录为建模多关系数据转换嵌入简要信息重要内容概括摘要1介绍2基于翻译的模型3相关工作4实验4.1数据集4.2实验设置4.3链接预测4.4学会用很少的例子来预测新的关系5总结和未来工作为建模多关系数据转换嵌入简要信息序号属性值1模型名称TransE2所属领域知识图谱3研究内容基于嵌入的知识表示4核心内容嵌入模型5GitHub源码TransE6论文PDFTranslatingEmbeddingsf

OneTenTwo76·2022-12-22 12:46

Spark Relational Cache实现亚秒级响应的交互式分析

《SparkRelationalCache实现亚秒级响应的交互式分析》ApacheSpark被广泛用于超大规模的数据分析处理，在交互式分析等时间敏感的场景中，超大规模数据量的处理时间可能无法满足用户快速响应的需求。通过数据的预组织和预计算，将频繁访问的数据和计算提前执行并保存在RelationalCache中，优化后续特定模式的查询，可以显著提高查询速度，实现亚秒级的响应。本议题主要介绍Spark

YaPengLi.·2022-12-15 11:14

Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Comple.

小样本知识图补全——关系学习。利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT、TransH、SLTM、Model-AgnosticMeta-Learning(MAML)。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.13095.pdf引出在WIkidata数据集中，有超大约10%的关系只被不超过10个的三元组所包含，所以要用

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:06

Relational Graph Neural Network with Hierarchical Attention for Knowledge Graph Completion

RelationalGraphNeuralNetworkwithHierarchicalAttentionforKnowledgeGraphCompletion原文下载AAAI2020摘要{\color{blue}摘要}摘要知识图谱的迅速发展改变了各种人工智能相关应用的模式。尽管其规模比较大，现在的知识图谱仍然存在不完整、不全面的问题。为了推断出知识图谱中不完整元组的缺失值，从而着手研究知识图谱的

小白一枚~·2022-12-11 18:47

【阅读笔记 EMNLP2020】《Message Passing for Hyper-Relational Knowledge Graphs》

题目：MessagePassingforHyper-RelationalKnowledgeGraphs（超关系知识图谱的知识传递）会议：EMNLP2020论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.10847(arxiv)https://www.researchgate.net/publication/344359783_Message_Passing_for_Hyper-Re

six_gods·2022-12-11 18:46

Text-Instance Graph: Exploring the Relational Semantics for Text-based Visual Question Answering

Text-InstanceGraph:ExploringtheRelationalSemanticsforText-basedVisualQuestionAnswering文章目录Text-InstanceGraph:ExploringtheRelationalSemanticsforText-basedVisualQuestionAnsweringAbstract1.Introduction2.

程序媛小哨·2022-12-11 18:11

[论文阅读笔记19]Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering

1.题目知识感知问答的可扩展性多跳关系推理模型FengY,ChenX,LinBY,etal.Scalablemulti-hoprelationalreasoningforknowledge-awarequestionanswering[J].2020.emnlp-main.99链接：https://arxiv.org/pdf/2005.00646.pdfGitHub项目地址：https://git

happyprince·2022-12-11 18:41

【论文阅读笔记 KDD2021】《Relational Message Passing for Knowledge Graph Completion》

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.06757.pdf代码和数据集：https://github.com/hwwang55/PathCon文章目录ABSTRACT1INTRODUCTION2PROBLEMFORMULATION3OURAPPROACH3.1RelationalMessagePassingFramework3.2RelationalContext3.3Re

葫芦哇·2022-12-11 18:06

One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs——阅读笔记

BackgroundProblemFormulation知识图谱G\mathcal{G}G是由一个三元组集合{(h,r,t)}⊆E×R×E\{(h,r,t)\}\subseteq\mathcal{E}\times\mathcal{R}\times\mathcal{E}{(h,r,t)}⊆E×R×E表示，其中，E\mathcal{E}E表示entityset，R\mathcal{R}R表示relat

Dubai——embrace·2022-12-10 07:41

论文阅读笔记（3）——Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data

Abstract1IntroductionModelingmulti-relationaldataRelationshipsastranslationsintheembeddingspace2Translation-basedmodel3Relatedwork4Experiments4.1Datasets4.2Experimentalsetup4.3Linkprediction4.4Learnin

StriveQueen·2022-12-09 15:53

[论文精读｜顶刊论文]Relational Triple Extraction: One Step is Enough

2022.5.11｜IJCAI-2022｜华中科技大学｜2022年SOTA｜原文链接RelationalTripleExtraction:OneStepisEnough过去的步骤：寻找头尾实体的边界位置（实体识别）将特定令牌串联成三元组（关系分类）存在误差累计问题，每个实体边界识别误差会累积到最终的组合三元组中论文中的方法：先通过枚举句子中的令牌序列生成候选实体，然后将三元抽取任务转化为"头->尾

来日可期Dream·2022-12-08 02:49

【论文翻译】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs

【论文翻译】MetaRelationalLearningforFew-ShotLinkPredictioninKnowledgeGraphs（基于元关系学习的小样本知识图谱链接预测）2019年EMNLP摘要关系预测是一种重要的知识图谱补全，基于嵌入的方法对于知识图谱关系预测很有用，但对于只有少量的有效三元组来说效果甚微。本文采取了一种元学习框架（Mate-R）来实现常见缺富有挑战性的小样本知识图谱

fadeGR·2022-12-07 22:06

TransE全文中文翻译(Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data)

最近接触自然语言处理，英文论文看不懂，不才结合googletranslate将其翻译了一遍，还是看不懂……欢迎路过的网友指出翻译中的错误~TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalDataAbstract1Introduction2Translation-basedmodel3Relatedwork4Experience4.2Experimen

MilkLeong·2022-12-07 21:50

CASREL:A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction（关系抽取，ACL2020,重叠关系）

叶落叶子·2022-12-06 16:48

论文解读3 TRX《Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition》少镜头动作识别 CVPR2021

Temporal-RelationalCrossTransformersforFew-ShotActionRecognition用于少镜头动作识别的时间关系交叉变换器使用CrossTransformer注意力机制来构建类原型，以观察所有支持视频的相关子序列本文中，关注K>1的K-shot，即支持集包含多个视频流程图如上，也比较好理解。准备：C-wayK-shotQ＝{q1，··，qF}是具有F个均

FezzzzzZ·2022-12-04 17:33

Google Earth Engine（GEE）—geemap 条件关系和布尔值运算

关系、条件和布尔运算参考：https://developers.google.com/earth-engine/guides/image_relational要在图像之间执行逐像素比较，请使用关系运算符

此星光明·2022-12-04 17:07

《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》图网络论文解读

研究背景机器学习界有三个主要学派，符号主义（Symbolicism）、连接主义（Connectionism）、行为主义（Actionism）。符号主义的起源，注重研究知识表达和逻辑推理。经过几十年的研究，目前这一学派的主要成果，一个是贝叶斯因果网络，另一个是知识图谱。贝叶斯因果网络的旗手是JudeaPearl教授，2011年的图灵奖获得者。但是据说2017年NIPS学术会议上，老爷子演讲时，听众寥

mishidemudong·2022-12-01 19:27

关系抽取：传统：UniRel: Unified Representation and Interaction for Joint Relational

针对传统下的三元组抽取提出的一种方法，在NYT和webNLG数据集上，再次刷新榜单。本来对这个结果不是很确定，但作者公布了源码，wecanreformulateit.很少在看到这种文章了吧。Coreidea换了一种解释思路。从entity-entity的interaction和entity-relation的interaction两种角度提出的模型结构。根据entity-entity和entity

等景，不如找景·2022-12-01 11:25

Mac CasRel模型代码复现 A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction

一、创建虚拟环境要Python37的环境，为了避免不同环境下的依赖相互影响，所以创建一个新的py环境，我用的是conda，命令如下：condacreate-ncasrelpython=3.7二、数据下载下载项目运行需要的代码，预训练模型，数据集2.1模型代码下载可以直接使用git命令下载githttps://github.com/weizhepei/CasRel.git我是在网站上直接下载的源码h

oo是总攻·2022-12-01 04:12

Relational Knowledge Distillation——知识蒸馏论文阅读

文章目录一、Abstract二、方法步骤1.Introduction2.Approach1.距离上的蒸馏损失2.角度上的蒸馏损失3.RKD训练三、实验四、总结一、Abstract1.知识蒸馏旨在将从一个模型(教师)中获得的知识转移到另一个模型(学生)中，这个模型通常更小。以前的方法可以表示为一种训练学生模仿教师所代表的个别数据示例的输出激活的形式。2.我们引入了一种新的方法，称为关系知识蒸馏（RK

l-mmf·2022-11-29 08:52

【kg推荐-＞精读】Differentiable Sampling on Knowledge Graph for Recommendation with Relational GNN

DSKReGDifferentiableSamplingonKnowledgeGraphforRecommendationwithRelationalGNNAbstract出现冷启动问题时，将KGs作为sideinformation可以缓解这一问题。问题：nodedegrees是倾斜（skewed）的；KGs中大量交互是推荐无关的。解决：本文提出一种基于知识图谱的可微抽样推荐方法。设计了一种可微分

小明2766·2022-11-28 23:38

mybatis实现的增删改查及测试

ORMObject-Relational-Mapping:对象关系映射，是一种思想，是将数据库中的每一行数据通过对象的形势表示出来。

double_lifly·2022-11-24 19:51

Exploring Relational Semantics for Inductive Knowledge Graph Completion

事实上，KGC是在不断演变的，有许多新的实体不在原来的KGC中，而换能型KGC方法无法处理这些新出现的实体。虽然有些方法使用外部资源，如文本(Shi和Weninger2018;Daza,Cochez,andGroth2021)和图像(Xie等人2017)来学习新兴实体的表征，这些资源可能很难获得。一些gnn如GraphSAGE(Hamilton,Ying，和Leskovec2017)和GraphS

小蜗子·2022-11-24 12:21

Improving Inductive Link Prediction Using Hyper-Relational Facts

摘要多年来，知识图(KGs)上的链接预测一直是一个纯粹的转换任务，不允许对看不见的实体进行推理。最近，越来越多的努力被投入到探索半和全归纳场景，使推理能够对不可见的和新兴的实体。然而，所有这些方法都只考虑基于三元组的kg，而它们更丰富的对应，超关系KG(如Wikidata)，还没有得到适当的研究。在这项工作中，我们对不同的归纳设置进行了分类，并研究了在图神经网络的最新进展支持的广泛的半归纳和全归纳

小蜗子·2022-11-24 12:40

relational learning关系学习

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文介绍relationallearning关系学习。目前的介绍比较简略，会持续更新的。文章目录1.场景1.1样本之间存在关系的情况（externalrelationships）1.2样本内部存在结构的情况（internalstructure）2.解决方案2.1InductiveLogicProgramming2.2LearningfromGraphs2.3Mul

诸神缄默不语·2022-11-23 03:32

论文阅读：Modeling relational data with graph convolutional networks

1.摘要知识图支持多种应用，包括问答和信息检索。尽管在它们的创建和维护方面投入了巨大的努力，但即使是最大的（如Yago、DBPedia或Wikidata）也仍然不完整。我们引入了关系图卷积网络（R-GCN），并将其应用于两个标准的知识库完成任务：链接预测（恢复缺失事实，即主谓对象三元组）和实体分类（恢复缺失实体属性）。RGCN与最近一类基于图形的神经网络相关，专门用于处理现实知识库的高度多关系数据

小粥铺·2022-11-22 01:19

当GNN遇见NLP(十二)：Relation-aware Graph Attention Networks with Relational Position Encodings for ER

Method依旧是一篇emotionrecognitioninconversations(ERC)的文章，因此不对背景进行过多的介绍。因为基于图的神经网络没有考虑话语中包含的顺序信息，本文提出了关系位置编码，为RGAT（关系图注意力网络）提供反映关系图结构的顺序信息。总体的结构如图所示：模型一共分为三部分：contextualutteranceembedding,speakerdependency

五月的echo·2022-11-21 18:14

Deep reinforcement learning with relational inductive biases 笔记

文章目录前言背景MethodRL方法输入模块关系模块输出模块实验BOX-WORLDResults前言这是一个使用结构化特征上关系推理的机制帮助model-free的深度强化学习的方法，提高了表现、学习有效性、泛化性、可解释性。这篇文章的主要贡献就是介绍一种技术，通过关系归纳偏置来表征和推理深度强化学习中agent的状态。背景深度强化学习在一些具有挑战性的问题上实现非凡的效果很大程度上是因为其在如何

强殖装甲凯普·2022-11-20 21:41

【A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks】E.F Codd

摘要Futureusersoflargedatabanksmustbeprotectedfromhavingtoknowhowthedataisorganizedinthemachine(theinternalrepresentation).今后大型数据库用户必须要知道如何保护组织的数据机(国内代表).Apromptingservicewhichsuppliessuchinformationisn

ck7233·2022-11-20 18:01

Reinforced Neighborhood Selection Guided Multi-Relational Graph Neural Networks阅读笔记

ReinforcedNeighborhoodSelectionGuidedMulti-RelationalGraphNeuralNetworks阅读笔记文章标题：ReinforcedNeighborhoodSelectionGuidedMulti-RelationalGraphNeuralNetworks文章链接：https://arxiv.org/pdf/2104.07886.pdf代码链接：h

DifferenceEngine·2022-11-19 20:10

Graph Heterogeneous Multi-Relational Recommendation （AAAI 2021）

摘要：异构多关系数据提供了结构良好的信息，可以用于高质量的推荐。早期利用这些异构数据的努力未能捕捉到用户-物品交互的高跳结构，这不能充分利用它们，可能只能实现受限的推荐性能。我们提出了一种新的多关系推荐模型，名为异构图协同过滤GraphHeterogeneousCollaborativeFiltering(GHCF)。为了探索高跳异构用户-物品交互，我们利用图卷积网络(GraphConvoluti

Lisa_is_cute·2022-11-19 19:00

Relational Message Passing for Fully Inductive Knowledge Graph Completion

摘要在知识图补全(KGC)中，预测涉及新兴实体和/或关系的三元组成为一项关键挑战，而这些三元组在学习KG嵌入时是看不见的。带消息传递的子图推理是一种很有前途和流行的解决方案。最近的一些方法已经取得了良好的性能，但它们(i)通常只能预测单独包含未见实体的三元组，无法解决更现实的同时包含未见实体和未见关系的完全归纳情况，(ii)经常在未充分利用关系模式的实体上进行消息传递。在本研究中，我们提出了一种新

小蜗子·2022-11-11 13:59

Entity Context and Relational Paths forKnowledge Graph Completion

摘要知识图补全的目的是预测知识图中实体之间缺失的关系。虽然提出了许多不同的方法，但缺乏一个统一的框架，从而导致最先进的结果。在这里，我们开发了PathCon，这是一种知识图补全方法，它利用了四种新颖的见解来优于现有的方法。PathCon通过以下方法预测一对实体之间的关系:(1)考虑每个实体的关系上下文，通过捕获与实体相邻的关系类型，并通过一种新的基于边缘的消息传递方案建模;(2)考虑捕获两个实体之

小蜗子·2022-10-31 11:12

AAAI——Disentangled Multi-Relational Graph Convolutional Network for Pedestrian Trajectory Prediction

用于行人轨迹预测的分解多关系图卷积网络论文来源：AAAI2021论文链接：https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-1677.BaeI.pdf代码链接：无摘要行人轨迹预测是人类环境中自主导航和社交机器人所需的重要任务之一。以前的研究集中在估计单个行人的社会力量上。然而，他们没有考虑行人群体的社会力量，这导致了过度碰撞的避免问题。为了解决这个问题，我们提出了一个用

我与王哥并进·2022-10-18 07:37

灰色关联分析(Grey Relational Analysis, GRA)

灰色关联分析(GreyRelationalAnalysis,GRA)什么是灰色关联分析灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据

yetaodiao·2022-09-21 10:57

数据库关系表 ---- Relational table

数据库关系表----Relationaltable什么是关系(relation)关系(relation)的基本属性约束(Constraints)IntegrityConstraints完整性约束ReferentialIntegrity引用完整性创建一个关系表如何将ER模型转换为关系表将entitysets转换为关系表强实体StrongEntity弱实体WeakEntity将Relationship

马达加斯加D·2022-08-26 13:51

关于ORM实体映射的感想 (Object /Relational Mapper )

WhatORM?Object/RelationalMapperWhyORM一般的数据库访问是建立于传统的数据库访问模型的基础之上，即是Connection,Command等对象，通过SQL语句与数据库交互，并返回结果现在.NET下面的数据库访问框架已经到了ADO.NET时代，ADO.NET的访问方式详见MSDN的相关文档，这不是本文讨论的重点。但是要说明的是，在.NET环境下的数据访问，都得要和A

weixin_30716141·2022-06-27 22:29

Spark SQL: Relational Data Processing in Spark(SparkSQL原理解密，希望对大家有所帮助)

SparkSQL:RelationalDataProcessinginSparkMichaelArmbrusty,ReynoldS.Xiny,ChengLiany,YinHuaiy,DaviesLiuy,JosephK.Bradleyy,XiangruiMengy,TomerKaftanz,MichaelJ.Franklinyz,AliGhodsiy,MateiZahariay_yDatabric

小郭飞飞刀的博客·2022-06-16 00:49

2022-05-21Unit5

从本单元中我学到的最重要的理念（精读和视听说分别总结）精读:动物也是有思想的，请不要以人类的思想束缚它们视听说:热爱生活2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读:1.relational

2107地科崔宇晓·2022-05-21 12:03

Redis介绍（NoSQL和SQL比较、redis应用场景及特点等）

通常描述为non-relational、NotOnlySQL。

来一串八二年的葡萄干·2022-02-14 09:55

澳洲国立大学 COMP6240 Relational Databases 笔记

2017Semester2个人笔记仅供个人存档学习交流使用目录1、IntroductiontoDatabase（数据库简介）2、FunctionalDependency（范式）3、RelationalAlgebra（关系代数）4、QueryProcessing（查询处理）5、NoSQL（非关系型数据库）6、DatabaseTransaction（数据库交易）7、DataSecurity（数据安全）

也许会秃吧·2022-02-13 19:46

AWS Relational Database Service (RDS)

1.CreateaRDSStandardcreateistoseealltheoptionsandEasycreateistogofastoverit.Therearetemplateswecanspecifytomeetourusecase,whicharegoingtobepre-fillingsomeconfigurationparametersinhere.ChooseProduction

·2021-11-21 13:00

Distilling Holistic Knowledge with Graph Neural Networks论文解读

这是一篇ICCV2021的文章，提出了一种新的知识蒸馏方式(HolisticKnowledgeDistillation)原文链接代码链接Figure1为Individual、Relational、HolisticKnowledgeDistillation

Daft shiner·2021-09-19 15:43

Mybatis学习教程①

ORM（ObjectRelationalMapping）对象关系映射O（对象模型）：实体对象，即我们在程序中根据数据库表结构建立的一个个实体javaBeanR（关系型数据库的数据结构）：关系数据库领域的Relational

·2021-06-19 18:48

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