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通过增量 LoRA 快速而持续地进行知识图嵌入
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种知识图谱嵌入方法的改进，如增量蒸馏、上下文感知动态嵌入和元知识学习。这些方法在有效性和效率上显著提升，实验结果表明在多个数据集上优于传统模型，有效解决了知识图谱中的稀疏性和遗忘问题。
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关键要点
- 基于增量蒸馏的竞争性方法优化了 CKGE，保留旧知识，平均倒数排名得分提高了 0.2%-6.5%。
- 上下文感知的动态知识图谱嵌入方法 DKGE 利用图卷积网络和门控策略，支持快速更新知识图谱嵌入，表现出良好的有效性和效率。
- MorsE 模型通过元知识生成实体嵌入，在归纳设置下显著优于基线模型，适用于内部和外部任务。
- 新型知识图谱嵌入框架通过正交 Procrustes 分析和非负采样训练，减少训练时间和环境影响，生成可解释且富含语义的模型。
- MED 训练框架支持可裁剪 KGE 模型的训练，实验证明其有效性、高效性和灵活性。
- 使用 Transformer 模型替代传统 KGE，转化 KG link prediction 为序列到序列任务，模型大小减少 98%，在多个大型数据集上表现优于基线。
- 新型知识图谱嵌入模型通过掩码知识图自编码器避免灾难性遗忘，生命周期嵌入与归纳嵌入表现优于现有模型。
- 扩展随机游走模型用于知识图谱嵌入，提出评分函数并进行理论分析，实验证明其有效性。
- 通过迭代学习注入规则，取得高效性和可扩展性的平衡，均值倒数排名提高 2.7% 和 4.3%。
- KRACL 框架通过图上下文和对比学习解决低出现频率实体的稀疏性和噪声三元组问题，实验结果优异。
❓
延伸问答
增量蒸馏方法如何优化知识图谱嵌入？
增量蒸馏方法通过优化学习顺序和设计新颖的增量蒸馏机制，有效保留旧知识，平均倒数排名得分提高了0.2%-6.5%。
上下文感知的动态知识图谱嵌入方法有什么特点？
该方法利用图卷积网络和门控策略，支持快速更新知识图谱嵌入，表现出良好的有效性和效率。
MorsE模型的主要优势是什么？
MorsE模型通过学习可转移的元知识生成实体嵌入，在归纳设置下显著优于基线模型，适用于内部和外部任务。
新型知识图谱嵌入框架如何减少训练时间？
该框架通过正交Procrustes分析和非负采样训练等技术创新，显著减少训练时间和环境影响。
使用Transformer模型的好处是什么？
使用Transformer模型将KG link prediction转化为序列到序列任务，模型大小减少98%，在多个大型数据集上表现优于基线。
KRACL框架如何解决知识图谱中的稀疏性问题？
KRACL框架通过图上下文和对比学习，有效解决低出现频率实体的稀疏性和噪声三元组问题，实验结果优异。
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