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从零开始：自动知识图谱补全的三元组预测
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
该研究探讨了知识图谱在信息抽取中的应用，介绍了多种知识图谱补全方法，包括基于嵌入式网络、预训练语言模型和信息检索的模型，旨在提升链接预测和结构学习的性能，并提出了加速模块和评估方法的改进方向。
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关键要点
- 该研究探讨了知识图谱在信息抽取中的应用，特别是表示学习和图神经网络的作用。
- 介绍了基于嵌入式知识图谱网络的知识库完成方法，使用端到端反向传播训练取得最佳结果。
- 提出了渐进式知识图谱完成（PKGC）任务，整合验证、挖掘和训练过程以模拟真实场景。
- 为加快PKGC处理，提出了优化的Top-k算法和语义有效性过滤器，显著提高挖掘效率。
- 总结了时间知识图补全方法的研究进展，提出未来研究方向以解决静态知识图补全的不准确问题。
- 提出了一种利用预训练的transformer语言模型（exBERT）进行学术知识图谱补全的方法，表现优异。
- 研究了在开放世界假设下知识图谱补全模型的评估，建议对数据进行更多探索和量化分析。
- TAGREAL通过检索支持信息实现开放知识图谱完成，表现出最先进的性能。
- 提出了一种基于信息检索和阅读理解的知识图谱自动完成模型，解决无法从现有知识推断的关系。
- 整合知识图谱的图嵌入和文本编码技术，提高自动完成性能，减少推理成本并实现最先进的表现。
❓
延伸问答
知识图谱补全的主要方法有哪些？
主要方法包括基于嵌入式网络、预训练语言模型和信息检索的模型。
什么是渐进式知识图谱完成（PKGC）任务？
PKGC任务整合验证、挖掘和训练过程，以模拟真实场景中逐步完善知识图谱的过程。
如何提高知识图谱补全的挖掘效率？
通过优化的Top-k算法和语义有效性过滤器来加快PKGC处理，提高挖掘效率。
exBERT在知识图谱补全中的表现如何？
exBERT在三个学术知识图谱完成数据集上表现优异。
未来知识图谱补全的研究方向是什么？
未来研究方向包括解决静态知识图补全的不准确问题和改进评估方法。
TAGREAL是如何实现开放知识图谱完成的？
TAGREAL通过从大型文本语料库中检索支持信息，自动生成高质量的查询提示。
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