知识图谱能够提供重要的关系信息,在各种任务中得到了广泛的应用。然而,在KGs中可能存在大量的噪声和冲突,特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题,我们提出了一个新的置信度感知(confidence-aware)知识表示学习框架(CKRL),该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说,我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用,我们只利用KGs中的内部结构信息,提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明,我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进,这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。
上回说到,计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而,我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律,因此仅仅存储非零元素的值是不够的,我们还需要非零元素的其他信息,具体需要什么信息很容易想到:考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值,同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此,将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组(行索引,列索引,值)。然后再按照某种规律存储这些三元组。
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了解知识图谱的基本概念,也做过一些demo的实践,毕竟是做问答方向的,所以就比较关注基于知识图谱的问答。其实构建知识图谱的核心在于命名实体识别和关系抽取,围绕这两个方面也有很多细致的工作,比如如何解决实体的歧义,进行实体消歧;如何进行多关系的抽取等。从最近各大公司举行的比赛,我们也可以看出来,今年的主要工作就在这上面,这也是技术落地的一个重要标志。最近也在捣鼓BERT,想着就将基于KB的QA流程撸一遍,于是就有了这个demo。
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
在 Java 中有这样的一个类,平时可能都用不到,但是需要的时候还是会很方便的,它就是 Java 中的javafx.util.Pair。在介绍 Pair 的使用之前我们先看看下面的例子。
计算机语言中,一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据,且分布有一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵。
该题为 二数之和 的进阶版本,当然还有一个进阶版本为 四数之和。我们将会一一进行分析!
知识图谱以形式化、规范化的方法表示知识,将知识表示为三元组(triple)进行存储。三元组包含主语(头实体)、宾语(尾实体)和二者之间的关系,通常表示为(h,r,t),在计算机中可以用一个有向图表示。知识图谱的完整性和准确性是影响其可用性的主要因素,目前已有的知识图谱多数存在数据不完整的问题,链接预测技术能够自动知识图谱进行补全,提高知识图谱的质量,是一个非常有意义的研究问题。
由于数组可以是多维的,而顺序存储结构是一维的,因此数组中数据的存储要制定一个先后次序。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022,论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》,该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系,从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接:https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接:htt
---- 新智元报道 来源:Google AI 编辑:LRS 【新智元导读】预训练的经验来说,数据越多,效果越好!Google最近在NAACL 2021上发了一篇文章,可以从知识图谱中自动生成文本数据,再也不怕语料不够用了! 大型预训练自然语言处理(NLP)模型,如 BERT、 RoBERTa、 GPT-3、 T5和 REALM,充分利用了来自 Web 的巨型自然语言语料库,对特定任务的标注数据进行微调,获得一个效果特别好的预训练,并在某些NLP任务中甚至超过了人类的表现。 然而,自然语言文本本身
上一期我们介绍了“安全多方计算”的计算过程,安全多方计算是由图灵奖获得者姚期智先生通过百万富翁问题引出的一个数据隐私保护方面的重要领域。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2109.06705.pdf
检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。
大数据文摘经授权转载 作者:黄海广 自2016年8月份,吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程,到今年2月份,吴老师更新了课程的第五部分(点击查看大数据文摘相关报道),前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记,展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我们将从人脸识别开始,之后讲神经风格迁移,你将有机会在编程作业中实现这部分内容,创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别? 让我们先从人脸识别开始,我这里有一个有意思的演示。我在领导百
今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中,作者提出了对链路预测模型的对抗性修改:识别出添加到知识图谱中,或者从知识图谱中删除的事实,这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除,作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性;利用对图的添加,评估模型的鲁棒性。同时,作者引入了一种有效近似嵌入的方法来估算知识图谱修改的效果。
给你一个整数数组 nums,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。
散列表(Hash Table)是一种非常重要的数据结构,它允许我们根据键(Key)直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组,对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中,扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快,因为每个元素都存储了它的键和值,所以我们可以直接访问任何元素,无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此,无论是进行数据检索、缓存操作,还是实现关联数组,散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用,比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作:插入(Insert)和查找(Lookup)。插入操作将一个键值对存储到散列表中,而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度,这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时,如二分搜索树或数组,显示出显著的优势。然而,为了保持散列表的高效性,我们必须处理冲突,即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中,不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息,例如,计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而,这个方法的一个缺点是,在某些情况下,可能会产生聚集效应,导致某些单元过于拥挤,而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突,而且不会产生聚集效应。然而,它也有一个缺点,那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说,散列表是一种非常高效的数据结构,它能够快速地查找、插入和删除元素。然而,为了保持高效性,我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如,我们可以使用再哈希(rehashing)技术来重新分配键,以更均匀地分布散列表中的元素,减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能,使其在各种应用中更加高效。
🔎🔎如果说代码有灵魂,那么它的灵魂一定是👉👉算法👈👈,因此,想要写出💚优美的程序💚,核心算法是必不可少的,少年,你渴望力量吗😆😆,想掌握程序的灵魂吗❓❗️那么就必须踏上这样一条漫长的道路🏇🏇,我们要做的,就是斩妖除魔💥💥,打怪升级!💪💪当然切记不可😈走火入魔😈,每日打怪,拾取经验,终能成圣🙏🙏!开启我们今天的斩妖之旅吧!✈️✈️
本文介绍我们在场景图生成 (Scene Graph Generation, SGG) 领域的工作——Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation。本工作将端到端稀疏目标检测器引入场景图生成领域,并提出了相应的关系建模组件和训练策略。该模型在 Visual Genome, Open Image V4/V6 数据集上取得了 SOTA 效果。论文和代码及模型已经开源:
只要证明 3-SAT 问题 可以在 多项式时间内规约 到 团问题 中 , 3-SAT
本文主要详细解读关系抽取SOTA论文Two are Better than One:Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders[1], 顺带简要介绍关系抽取的背景,方便完全不了解童鞋。
三元组 是一个由三个整数组成的数组。 给你一个二维整数数组 triplets ,其中 triplets[i] = [ai, bi, ci] 表示第 i 个 三元组 。 同时,给你一个整数数组 target = [x, y, z] ,表示你想要得到的 三元组 。
作者:Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
链接:https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf
不论是传统语言模型还是现在飞速发展大语言模型,当面对快速更新迭代的背景知识时都存在一定的局限性。知识图谱(KG)作为大模型的信息补充,可以帮助其更好地理解语言提升模型性能。今天给大家分享的这篇文章,「从知识图谱检索机制出发,分析传统知识图谱检索的局限性,提出了直接事实检索(DiFaR)框架」,实验结果表明,该方法大大优于传统知识图谱KG的pipeline检索方法。
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟推荐系统是KEG应用的一个重要领域。 图是我最喜欢使用的数据结构之一,它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络,如快速交通系统(例如,公交道路、地铁等)、区域或全球空中交通,或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活,很容易被人类理解,但是为了让计算机“理解”和“学习”它们,我们需要额外的一步(称为矢量化)。这种解释可能过于简单,我们将在本文的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处? 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处,我们想象一个具
在自然语言处理和计算机视觉领域,已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的,并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏,容易产生解释的二义性,同时还容易引入标注者偏差,使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
原题链接:https://leetcode.cn/problems/two-sum/
给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
今天我们学习第15题三数之和,这是一道中等题。像这样字符串的题目经常作为面试题来考察面试者算法能力和写代码能力,因此最好能手写出该题。下面我们看看这道题的题目描述。
本文对WWW2020 论文《Metric Learning with Equidistant and Equidistributed Triplet-based Loss for Product Image Search》(用于图像检索的等距离等分布三元组损失函数)进行解读。
2020年,自然语言处理领域顶级的国际学术会议EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)共录取论文751篇(长文601篇,短文150篇)。
今天为大家分享的文章是ACL 2020录用的一篇关于关系抽取的文章,是吉林大学人工智能学院常毅教授团队的研究成果。针对目前既存模型处理重叠关系三元组(多个关系三元组共享同一个实体)效果不好的问题,提出了一种新的级联二元标注框架——CASREL。不同于以往模型将关系建模为实体的离散标签(即将关系抽取作为分类任务处理),作者从一个新的视角审视这个问题,认为可以在一句话中将关系建模成一个使头实体映射到尾实体的函数。这样我们只需要找出尽可能多的三元组即可,而以往关系分类任务中却存在许多关系被遗漏的问题。
导语 | 随着知识问答在行业不同垂直领域的发展,知识问答的能力也在不断的提高和升级,本着Nlper的初心和AI评测的态度,我们为知识问答设计了一份考题(评测集),让我们一起来看看在这份考题下,当前的知识问答能考多少分呢?文章作者:周磊,腾讯CSIG质量部评测研究员
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章,关系抽取是自然语言处理中信息抽取(EI)的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章:
越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了,所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关,放到一起来记录下。
知识图谱(KGs)包含了许多真实世界的知识,在许多领域都发挥着重要重用,但是大型的知识图谱构建过程需要大量的人工介入。随着语言模型(LMs)的发展,其参数囊括的知识也是极其丰富且应用广泛的,同时语言模型的训练并不需要太多人工干涉。因此,有不少研究证明LMs可以替代KGs,但是这真的是正确的吗?或许我们需要重新审视一下这个观点。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取(两个实体)和多元关系抽取(三个及以上实体)。
这个网站里有很多通用知识图谱。尤其是网站整合的ownthikhttps://kg.ownthink.com/还可以进行可视化检索。
AI 科技评论按:本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件,得到了作者本人指点和审核,在此表示感谢。 前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,本文简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的替代品技
▌AI 科技大本营按:2018 年 7月 13 日——19 日,ICJAI 2018 在瑞典首都斯德哥尔摩顺利召开。IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)人工智能领域顶级学术会议之一,涵盖领域包括机器学习、图像识别、语音技术、自然语言处理、视频技术等,对全球人工智能行业有着巨大的影响力。
【导读】随着知识图谱越来越火,知识图谱的表示渐渐成为研究重点,目前已经有 TransE,TranH,ComplEX 等一系列的方法,这些方法在标准数据集中都取得了较好的结果,但在其他数据集上结果不是很
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