42、主题实体与关系联合检测及网络嵌入增强的社区检测方法

主题实体与关系联合检测及网络嵌入增强的社区检测方法

1. 简单问答中的主题实体与关系联合检测

在简单问答领域，传统方法常将问答视为流水线过程，这容易导致错误级联。为解决此问题，提出的模型采用联合检测的方式，同时检测与问题相关的主题实体及其关联关系。
- 模型核心机制 ：运用自注意力机制，依据问题文本生成类型感知的实体表示和关系感知的表示。这些表示用于衡量每个候选查询与给定问题的匹配分数。
- 实验结果 ：实验表明，该联合检测网络（JDN）模型具有有效性。
- 未来工作展望 ：
- 设计更多特征作为输入，从知识库（KB）和弱监督的问题 - 查询对中提取这些特征，以提高单关系问答的性能。
- 将 JDN 模型应用于多关系问答。

2. 网络嵌入增强的广义社区检测方法

在网络分析中，社区检测是一项重要任务，但现有方法存在一些问题。

2.1 现有方法的局限性

• 社区结构单一 ：多数方法主要关注同类社区结构（即同一社区内节点连接更多），忽略了现实网络中社区模式的多样性，如异类社区（不同社区节点连接更多）以及两者的混合。
• 网络拓扑问题 ：现有方法主要基于网络拓扑，但拓扑结构往往噪声大且稀疏，这给准确发现社区带来困难。

2.2 新的概率生成模型

为解决上述问题，提出了一种新的概率生成模型。
- 混合模型描述网络规