知识图谱2021 paper_biji

最新推荐文章于 2024-04-14 00:09:50 发布
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#知识图谱 #人工智能

这篇博客探讨了知识图谱在对话推荐系统中的应用，通过预训练亿级规模的商品知识图谱来改善推荐效果。同时介绍了将图谱预训练与图表示学习区别的方法。还涉及到了关系抽取、三元组抽取的创新技术，以及如何通过选择性知识注入优化语言模型预训练的过程。

Improving Conversational Recommender System by Pretraining Billion-scale Knowledge Graph

利用商品图谱 pretrain 得到商品表示，图谱结构信息使用的最简单的 transR 进行，和普通特征一起过推荐排序模型。

重点是商品图谱的构建，由用户 点击/收藏 商品，商品的类别属性，本 session 的关键词等构件图谱。

借鉴预训练思想，在图谱上进行预训练，在下游任务上使用。如何理解与区别图谱预训练和图表示学习？

Billion-scale Pre-trained E-commerce Product Knowledge Graph Model

Document-level Relation Extraction as Semantic Segmentation

关系抽取任务，三元组利用类似于图像语义分割的方法对实体-实体矩阵进行分割处理，以捕获三元组之间的全局交互信息

Contrastive Tripl

最低0.47元/天 解锁文章
New York Times Corpus 介绍 （未完待续）
qq_39922520的博客
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NYT Corpus 介绍
知识图谱与推荐系统_paper_biji
wang2008start的专栏
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知识图谱在推荐系统中的应用，包括将协同过滤和知识embedding结合、知识包括文字知识／图片知识／结构知识等。将新闻推荐系统中的知识抽取，经过cnn计算和attention机制后用来进行推荐。
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AAAI2021-基于对比学习的三元组生成式抽取方法
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WWW2022 | 知识提示的预训练微调
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Contrastive Triple Extraction with Generative Transformer(AAAI 2021)
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12-23 695
notionhttps://www.notion.so/Contrastive-Triple-Extraction-with-Generative-Transformer-AAAI-2021-50e240fb466a41d194ca417356c185a7
知识图谱与深度学习_biji
wang2008start的专栏
10-31 1053
深度学习是分布式表示，知识图谱是符号表示 利用已有知识图谱自动标注大规模数据的思想叫远程监督 知识图谱表示学习： 基于复杂关系建模TransR、CTransR 基于关系路径建模PTransE 基于属性关系建模 融合实体描述 融合层次类型信息 (实体在不同类型时有不同的知识表示，对各个实体的投影矩阵不同，投影矩阵的构建受到实体层次类型指导) 知识的自动获取： 基于选择性注意力机制 基于关系层次注意力机制（层次注意力机制在关系层次上逐层为包含同一实体对的实例进行权重计算） 基于注意力的多语言关系抽取（使用
知识图谱与语言预训练_biji
wang2008start的专栏
12-19 582
知识图谱和Bert结合学习使预训练更加有文化 ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GPT2和知识图谱结合，生成新的节点和边 COMET : Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction.ACL2019...
知识图谱与图神经网络_biji
wang2008start的专栏
05-26 1222
图表示学习侧重于图结构的处理。知识图谱嵌入模型和规则学习等更加侧重于语义和逻辑结构特征的学习，更好的知识图谱表示学习方法需要综合利用好语义，逻辑结构的特征学习和图结构的特征学习等多种方法 RGCN: Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks. (ESWC 2018). COMPGCN: Composition-based Multi-Relational Graph Convolutional Networks. (ICLR 20
NYT数据集，官网编号LDC2008T19
2301_78524903的博客
04-12 1095
NYT（New York Times）数据集是一个广泛使用的用于自然语言处理（NLP）研究的数据集，它由纽约时报（The New York Times）的文章组成。NYT数据集中的文章以XML格式进行组织，每篇文章都包含了标题、作者、发布日期、正文内容等信息。此外，数据集还提供了文章的分类标签、实体标注和关系标注等附加信息，这些信息可用于各种NLP任务，如文本分类、实体识别、关系抽取等。它包含了新闻报道、特稿、评论、社论等各种类型的文章。这些文章涵盖了广泛的主题，包括政治、经济、科技、文化、娱乐等。
New York Times Comments-数据集
03-18
数据包含有关在2017年1月5日和2018年1月4日在《纽约时报》上发表的文章的评论的信息。按月提供的数据分为两个csv文件-每个文件用于发表评论的文章，评论本身。csv用于评论的文件总共包含 200万条评论，具有34项功能，而用于文章的文件则包含16项功能，约9,000篇文章。 ArticlesApril2018.csv ArticlesApril2017.csv ArticlesFeb2017.csv ArticlesFeb2018.csv ArticlesJan2017.csv ArticlesJan2018.csv ArticlesMarch2017.csv ArticlesMarch2018.csv ArticlesMay2017.csv CommentsApril2017.csv CommentsApril2018.csv CommentsFeb2017.csv CommentsJan2018.csv CommentsFeb2018.csv CommentsJan2017.csv CommentsMarch2017.csv CommentsMarch2018.csv CommentsMay2017.csv
文本摘要任务常用数据集介绍
最新发布
2301_78524903的博客
04-14 1842
例如，New York Times数据集适合用于需要高质量人工摘要的场景，而CNN/Daily Mail和Gigaword数据集则更适合用于训练生成式摘要系统。：这是一个广泛使用的多句摘要数据集，常用于训练“生成式”摘要系统。该数据集为文本摘要任务提供了高质量的人工摘要作为参考标准。在选择数据集时，研究者应根据具体的研究目标、任务需求和语言特点来进行选择，并结合实际情况进行适当的数据预处理工作，以提高模型的性能和准确率。：该数据集的摘要由文章的第一句话和标题结合启发式规则构成。
论文笔记：Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
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一、基本信息 论文题目：《Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba》 发表时间：KDD 2018 论文作者及单位： 论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.02349 二、摘要 推荐系统（RS）已经成为中国最大的在线C2C平台淘宝业务增长的最重要...
【论文笔记】Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
zjwreal
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前言 本文大多数内容均copy于来自知乎 一、NYT-10是什么？ NYT-10数据发布于Riedel et al, 2010这篇论文中，其文本来源于纽约时报New York Times所标注的语料，命名实体是通过 Stanford NER 工具并结合 Freebase 知识库进行标注的。命名实体对之间的关系是链接和参考外部的Freebase知识库中的关系，结合远监督方法所得到的。 二、数据下载 1.OpenNRE 数据可直接从这一链接中进行下载：https://github.com/thunlp/Ope
NLP-文本摘要：数据集介绍及预处理【CNN/DM（偏抽取式）、NYT Annotated Corpus（偏抽取式）、Newsroom（抽取式+生成式）、XSum（抽取式/BBC）、XL-Sum】
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