knowledge】

（多模态）自动化知识图谱的构建

t=4786自动化知识图谱的构建ESG网页端的小游戏收集图片和文本的标签多媒体信息，如何使用图谱来描述ImageNetVISIpediaIMGpediaMultimodelknowledgeGraph2019
pjiang000·2022-12-10 01:25

#今日论文推荐#复旦大学：多模态知识图谱最新综述

#今日论文推荐#复旦大学：多模态知识图谱最新综述本文梳理了一篇knowledge-based方向的文章，结合了多模态知识的多模态知识图谱。
wwwsxn·2022-12-10 00:55

多模态知识图谱

大致方向多模态知识图谱MMKG:Multi-ModalKnowledgeGraphs链接多模态知识图谱用于实体消岐ZeroshotMultimodalNamedEntityDisambiguationforNoisySocialMediaPosts
wang2008start·2022-12-10 00:55

Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application:A survey

4.ApplicationMMKG中的知识如何应用于各种下游任务in-KGapplicationsout-of-KGapplications4.1In-MMKGApplicationsIn-MMKG应用是指在MMKG范围内进行的任务，在这些任务中，已经学习了实体、概念和关系的嵌入。因此，在介绍in-MMKG应用程序之前，我们先简要介绍MMKG中知识的分布式表示学习，也称为MMKG嵌入:distan
小学生R_rrr·2022-12-10 00:25

多模态知识图谱：Richpedia: A Large-Scale, Comprehensive Multi-Modal Knowledge Graph（文献综述）

本文主要对Richpedia:ALarge-Scale,ComprehensiveMulti-ModalKnowledgeGraph这篇论文中的第2.2节Richpediaimagesprocessing
youhahhhh·2022-12-10 00:25

《knowledge graph embedding：a survey of approaches and applications》论文阅读

knowledgegraphembedding：asurveyofapproachesandapplicationsabstract1.introduction2.notations3.KGembeddingwithfactsalone3.1translationaldistancemodels3.1.1TransEandItsExtensions3.1.2gaussian
ptxx_p·2022-12-10 00:24

Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey

Absract:存在问题：1.现实世界知识爆炸；2现存KG是withpuresymbol,不好让机器去理解。->解决问题方案：Multi-ModalKG，这可以更好地实现人类水平的机器翻译。->得出结果：MMKG概览：1.defintionofMMKGs;2.thepreliminariesonmulti-modaltasksandtechniques;3.systematicallyreview
小学生R_rrr·2022-12-10 00:24

【论文翻译】Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems

ABSTRACT推荐系统在解决信息爆炸问题和提高各种在线应用的用户体验方面显示出巨大潜力。为了解决推荐系统中的数据稀少和冷启动问题，研究人员通过利用有价值的外部知识作为辅助信息，提出了基于知识图（KGs）的推荐。然而，这些工作大多忽略了多模式知识图（MMKGs）中的各种数据类型（如文本和图像）。在本文中，我们提出了多模态知识图注意网络（MKGAT），通过利用多模态知识更好地增强推荐系统。具体来说，
yue36·2022-12-10 00:54

MKGAT 2020（CIKM）Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems笔记

提出背景现有的KG-based的推荐系统仅仅利用了知识图谱的结构化数据，关注于图谱节点和节点关系，忽略了多模态知识图谱信息（图像，文本，视频等）。多模态信息在进行推荐的时候起到至关重要的作用。例如在电影推荐中，用户通常会观看其海报或者预告片，决定是否观看此影片，因此，将多模态信息加入知识图谱中，利用知识图谱进行推荐是有必要的。多模态知识图谱表示学习基于特征的表示学习基于特征的方法将模态信息视为实体
TVfan·2022-12-10 00:54

【论文学习】Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems

今天给大家分享一篇论文，题目是《Multi-modalKnowledgeGraphsforRecommenderSystems》，主要针对多模态知识图谱在推荐系统中的应用进行研究。
yue36·2022-12-10 00:23

多模态知识图谱构建和推理技术 王萌 东南大学

Multimodalknowledge：对某种东西从不同魔台上的意识或理解。对相同事实抽取出多模态知识。用不同模态知识表示相同个体（描述相同时事情）。e.g.1上海天气晴。传统：上海—天气—晴。
唔西迪西爱学习·2022-12-10 00:53

多模态知识图谱论文阅读（一）Richpedia: A Large-Scale, Comprehensive Multi-Modal Knowledge Graph

Richpedia:ALarge-Scale,ComprehensiveMulti-ModalKnowledgeGraph一、Richpedia是一个图像多模态知识图谱，顾名思义实体分为了文本实体和图像实体
不倒zk·2022-12-10 00:53

论文笔记AliMe KG: Domain Knowledge Graph Construction and Application in E-commerce

AliMeKG:DomainKnowledgeGraphConstructionandApplicationinE-commerce垂直领域。贡献：AliMeKG：电子商务领域知识图谱。
唔西迪西爱学习·2022-12-10 00:22

Multi-Modal Knowledge Graph（多模态知识图谱）

本篇博文梳理一篇knowledge-based方向的文章，结合了多模态知识的多模态知识图谱。
上杉翔二·2022-12-10 00:22

论文笔记Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey

Multi-ModalKnowledgeGraphConstructionandApplication:ASurvey作者：XiangruZhu,YanghuaXiaoetal.单位：复旦大学期刊：摘要现在大多知识图谱用纯符号表示
唔西迪西爱学习·2022-12-10 00:21

微信小程序生成海报图片 小程序生成海报教程

1、考虑到组件复用，所以我把它做成一个自定义的组件可以传图片avater、文字内容knowledges、页面参数scene2、组件里面首先是得需要一个画布。
厦门在乎科技·2022-12-09 22:37

算法 KECP 被顶会 EMNLP 收录，极少训练数据就能实现机器阅读理解

近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表基于Prompt-Tuning的小样本机器阅读理解算法KECP（KnowledgeEnhancedContrastivePrompt-tuning
阿里云云栖号·2022-12-09 21:11

数据挖掘与机器学习课程总结

(KnowledgeDiscoveryfromData,KDD)1.2数据挖掘应用二、学习的可行性2.1Hoeffding不等式（Hoeffding’sInequality）2.2用Hoeffding不等式说明学习的可行性三
飞今天也很开心·2022-12-09 16:41

知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型（打分函数用到了双线性函数）-2014 ：MLP

KnowledgeVault&MLP【paper】KnowledgeVault:AWeb-ScaleApproachtoProbabilisticKnowledgeFusion【简介】本文是谷歌的研究者发表在
u013250861·2022-12-09 14:49

Copycat CNN: Stealing Knowledge by Persuading Confession with Random Non-Labeled Data阅读心得

一、研究背景这篇文章发布于2018年，发表在ComputerVisionandPatternRecognition上面，当时CNN在图像识别上如日中天，而CNN的应用也极为广泛。一般来说，一个优秀的CNN模型需要大量的人力和物力。不仅需要搭建模型，还需要宝贵的数据集和卓越的算力，才能构建一个CNN模型。二、主要工作而作者的研究就是针对以CNN模型的攻击，他们通过向模型查询no-lable的数据，搭
zzuls·2022-12-09 13:17

算法 KECP 被顶会 EMNLP 收录，极少训练数据就能实现机器阅读理解

邱明辉、石秋慧、王洪彬、黄俊、高明近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表基于Prompt-Tuning的小样本机器阅读理解算法KECP（KnowledgeEnhancedContrastivePrompt-tuning
阿里云大数据AI技术·2022-12-09 09:01

给Bert加速吧！NLP中的知识蒸馏论文 Distilled BiLSTM解读

论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136
致Great·2022-12-09 08:36

给Bert加速吧！NLP中的知识蒸馏Distilled BiLSTM论文解读

来自：ChallengeHub论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org
zenRRan·2022-12-09 08:58

#今日论文推荐# AAAI 2022 | 知识图谱表示模型是如何外推的

#今日论文推荐#AAAI2022|知识图谱表示模型是如何外推的知识图谱表示学习任务（KnowledgeGraphEmbedding，KGE）旨在为知识图谱中的实体和关系学习低维向量表征。
wwwsxn·2022-12-09 07:31

#今日论文推荐# SIGIR 2022 | 港大、武大提出KGCL：基于知识图谱对比学习的推荐系统

#今日论文推荐#SIGIR2022|港大、武大提出KGCL：基于知识图谱对比学习的推荐系统知识图谱（KnowledgeGraphs，KGs）通常包含丰富的实体语义关联，在推荐系统中已被广泛地用作提高用户表征学习质量
wwwsxn·2022-12-09 07:31

会议交流 | 2021年全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2021）征稿通知

年全国知识图谱与语义计算大会征稿通知（第一轮）FirstCallforFullPapers2021年8月18日-21日，广州征稿截止:2021年5月10日第十五届全国知识图谱与语义计算大会（CCKS:ChinaConferenceonKnowledgeGraphandSemanticComputing
开放知识图谱·2022-12-09 06:56

知识图谱顶会论文(IJCAI-2022) TEMP：多跳推理的类型感知嵌入

IJCAI-TEMP：知识图谱上多跳推理的类型感知嵌入论文题目:Type-awareEmbeddingsforMulti-HopReasoningoverKnowledgeGraphs论文会议:IJCAI2022
Cheng_0829·2022-12-09 06:25

系统架构设计师与系统分析师历年实体分析与解答下载_医疗知识图谱问答系统探究（一）...

果然，功夫不负有心人，找到了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。
weixin_39667080·2022-12-09 05:45

【阅读笔记】Combat data shift in few-shot learning with knowledge graph

Abstract在元学习框架下设计了许多小样本学习方法，它从各种学习任务中学习并推广到新任务。这些元学习方法在所有样本都来自相同分布（i.i.d.观察）的情况下实现了预期的性能。然而，在现实世界的应用中，few-shot学习范式经常受到数据偏移的影响，即不同任务中的样本，即使是同一个任务中，也可以从不同的数据分布中提取。大多数现有的小样本学习方法在设计时都没有考虑数据移位，因此在数据分布发生变化时
一只瓜皮呀·2022-12-08 19:09

PyTorch之爱因斯坦求和约定

这里写个简单的例子，对于论文AGiftfromKnowledgeDistillation:FastOptimizati
有为少年·2022-12-08 19:34

基于知识库的信息推荐系统

基于知识库的信息推荐系统Knowledgelibbasedinformationrecommendationsystem姓名：谢松学院：数学科学学院专业：信息与计算科学届别：2008届本科指导老师：林荣德基于知识库的信息推荐系统摘要在使用互联网时
weixin_30247159·2022-12-08 19:20

观察者模式之四：基于知识库的信息推荐系统（本科毕业论文，学术道德问题，严禁抄袭）...

基于知识库的信息推荐系统Knowledgelibbasedinformationrecommendationsystem姓名：谢松学院：数学科学学院专业：信息与计算科学届别：2008届本科指导老师：林荣德基于知识库的信息推荐系统摘要在使用互联网时
weixin_30907523·2022-12-08 19:20

rasa 以知识图谱为基础的action

本文翻译自：https://rasa.com/docs/action-server/knowledge-bases仅供学习参考。1、为什么要引入知识图谱？
晒冷-·2022-12-08 12:38

【论文阅读】Automatic Updating of Land Cover Maps in Rapidly Urbanizing Region

文章名称：AutomaticUpdatingofLandCoverMapsinRapidlyUrbanizingRegionsbyRelationalKnowledgeTransferringfromGlobeLand30June2019RemoteSensing11
没错是长青呀·2022-12-08 12:55

知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型（打分函数用到了双线性函数）-2013：NTN（Neural Tensor Network）

【paper】ReasoningWithNeuralTensorNetworksforKnowledgeBaseCompletion【简介】本文是斯坦福大学陈丹琦所在团队2013年的工作，好像是发表在一个期刊上的
u013250861·2022-12-08 11:36

知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型-2016：HolE

【paper】HolographicEmbeddingsofKnowledgeGraphs【简介】本文是麻省理工的研究人员发表在AAAI2016上的文章，提出了HolE(HolographicEmbedding
u013250861·2022-12-08 06:10

KG-BERT for Knowledge Graph Completion 笔记

Abstract1、采用预训练的语言模型BERT来补全知识图谱2、将知识图谱中的三元组视为文本序列，并提出新框架KG-BERT3、方法：用三元组的实体描述和关系描述作为输入，利用KG-BERT语言模型计算三元组的评分函数资料查阅:预训练语言模型PLMs：预训练模型就意味着先学习人类的语言知识，然后再代入到某个具体任务。1）基于大规模文本，预训练得出通用的语言表示；2）通过微调的方式，将学习到的知识
Student_Hc·2022-12-08 04:48

KGBERT论文阅读（自用）

KGBERT论文阅读Abstract一、目前存在的问题：Bert预训练语言模型：通用语言表示(GeneralLanguageRepresentation)，缺乏特定领域的知识(Domain-SpecificKnowledge
又是元气满满地一天·2022-12-08 04:18

知识图谱与bert

一、图谱补全1.KG-BERT:BERTforKnowledgeGraphCompletion(计算三元组的分类、实体预测、关系预测都达到SOTA水平)1.1背景和目的三元组的知识图谱在完整度上还有很大的差距
球球offer·2022-12-08 04:45

《KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion》

文章地址：https://arxiv.org/pdf/1909.03193.pdf?ref=https://githubhelp.com文章目录文章内容文章模型预测三元组的合理性关系预测文章总结文章内容  针对于知识图谱完整性的判断任务，作者将知识图视为一个三元组文本序列，并且提出了一个全新的知识图双向Transformer编码框架（KG-BERT）来对这些三元组进行建模。这也是首次将预训练语言模
jst100·2022-12-08 04:13

[NLP] 实体消歧论文阅读—Entity Disambiguation by Knowledge and Text Jointly Embedding

实体消歧论文阅读—EntityDisambiguationbyKnowledgeandTextJointlyEmbedding原文link:EntityDisambiguationbyKnowledgeandTextJointlyEmbedding
Abby Liu·2022-12-08 04:11

KG-BERT论文阅读

链接：KG-BERT:BERTforKnowledgeGraphCompletion文章目录摘要简介相关工作KnowledgeGraphEmbeddingLanguageModelPre-training
zzfive·2022-12-08 04:40

知识蒸馏(Knowledge Distillation)

知识蒸馏(KnowledgeDistillation)从大型、深层的教师网络中提炼知识并转移到小型、简单的学生网络中更深更广→更浅更薄知识(Knowledge)基于响应的知识（Response-BasedKnowledge
龙兰丶·2022-12-08 00:19

【论文笔记_多教师知识蒸馏_2022】CONFIDENCE-AWARE MULTI-TEACHER KNOWLEDGE DISTILLATION

摘要知识蒸馏最初是为了利用单个教师模型的额外监督来进行学生模型培训。为了提高学生的表现，最近的一些变体试图利用来自多名教师的不同知识来源。然而，现有的研究主要通过对多个教师预测进行平均或使用其他无标签策略将它们结合起来，从而整合来自不同来源的知识，这可能会在低质量教师预测的情况下误导学生。为了解决这个问题，我们提出了基于置信度的多教师知识提取（CA-MKD），该方法在真实标签的帮助下，自适应地为每
乱搭巴士·2022-12-08 00:15

推荐系统遇上深度学习(九十九)-[华为]多教师网络知识蒸馏来提升点击率预估效果...

本文是CIKM20上华为发表的一篇关于使用知识蒸馏来提升点击率预估效果的论文，论文标题是《EnsembledCTRPredictionviaKnowledgeDistillation》，下载地址为：https
文文学霸·2022-12-08 00:12

知识蒸馏方法汇总

Hinton在DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork中首次提出了知识蒸馏在CV领域中使用，旨在把大模型学到的知识灌输到小模型中
Mark_Aussie·2022-12-08 00:41

知识蒸馏介绍及比较

文章目录1知识蒸馏(knowledge)背景2知识蒸馏原理2.1概念2.2如何蒸馏3常见的几种BERT蒸馏模型3.1BERT蒸馏3.2DistiledBiLSTM3.2BERT-PKD（2019）——精调阶段的蒸馏
Weiyaner·2022-12-08 00:40

【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
fadeGR·2022-12-07 22:06

KEPLER: A unified model for knowledge embedding and pre-trainedlanguage representation

摘要预先训练的语言表示模型(PLMs)不能很好地从文本中获取事实知识。相比之下，知识嵌入方法可以通过信息实体嵌入有效地表示知识图中的关系事实，但传统的知识嵌入模型不能充分利用丰富的文本信息。本文提出了一种统一的知识嵌入和预训练语言表示(KEPLER)模型，该模型不仅能更好地将事实知识整合到PLM中，而且能在强PLM中生成有效的文本增强KE。在KEPLER中，我们用PLM作为文本实体描述的嵌入，然后
小蜗子·2022-12-07 20:53

RAILD: Towards Leveraging Relation Features for InductiveLink Prediction In Knowledge Graphs

摘要由于开放世界的假设，知识图(KGs)永远不会是完整的。为了解决这一问题，目前提出了各种链路预测方法。其中一些方法是归纳链接模型，能够学习在训练中没有看到的实体的表示。然而，据我们所知，现有的归纳LP模型没有一个关注于对看不见的关系的学习表示。在这项工作中，提出了一种新的关系感知归纳链接预测(RAILD)用于KG补全，它可以学习未知实体和未知关系的表示。除了通过使用语言模型利用与实体和关系相关联
小蜗子·2022-12-07 20:23
上一页 39 40 41 42 43 44 45 46 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他