论坛主题

知识图谱专场

论坛简介

要使机器得到像人一样的剖析和推理能力，一定离不开的一项技能根本便是“知识图谱”。
知识图谱实质上是一种揭示实体之间关系的语义网络，机器借助特定算法在语义网络上进走运算，就可以在智能搜索、智能问答、个性化推举等智能信息做事中产生运用代价。
本期论坛我们约请了来自北京航空航天算夜学的牛广林同学分享他在AAAI2020上揭橥的有关知识图谱组合式表示学习的事情。

论坛讲者

牛广林

牛广林，北京航空航天算夜学在读博士，研究方向为知识图谱与知识推理，以第一作者揭橥一篇AAAI2020论文。

报告题目：规则勾引的知识图谱组合式表示学习

报告择要：知识图谱的表示学习是将知识图谱中的实体与关系嵌入低维实值向量空间。
早期的知识图谱表示学习方法只关注知识图谱中三元组的构造信息，最近的一些考试测验考虑采取路径信息来扩展知识图谱的构造，但是在得到路径表示的过程中缺少可阐明性。
本文提出了一种新的基于规则和路径的联合嵌入的方法（RPJE），该方案充分利用了逻辑规则的可阐明性和准确性、知识图谱表示学习的泛化性以及路径供应的语义构造。
详细来说，首先从知识图谱中挖掘不同长度（规则体中的关系个数）的Horn子句形式的逻辑规则，并对其进行编码，用于表示学习。
然后，运用长度为2的规则以可阐明和透明的办法组合路径，并显式地利用长度为1的规则来创建关系之间的语义关联并约束关系的向量表示。
此外，在优化过程中还考虑了各规则的置信度，以担保规则运用于表示学习的有效性。
大量的实验结果表明，RPJE在完成知识图谱补全任务方面优于其它baselines，同时验证了利用逻辑规则和路径提高知识图谱表示学习的精度和可阐明性。

Spotlight：

将逻辑规则与路径组合进行知识图谱表示学习，提高了模型的可阐明性；对长度分为1和2的规则编码后能够直接显式地用于知识图谱表示学习过程中；引入规则的置信度提高了利用规则的有效性和鲁棒性。

调集人

李奉治

李奉治，中国科学院大学大四学生，中科院打算所预录取直博，导师为徐志伟研究员。
紧张研究方向为机器学习中的因果推理。

论文推举

“ 本期推举的文章紧张关注于知识图谱领域，你可以负责阅读讲者推举的论文，来与讲者及同行线上互换哦。
”

私信回答"SFFAI60论文"获取本主题精选论文

推举情由：这篇论文从路径排序的角度引入了知识图谱中的路径，个中设计的把稳力路径排序算法利用实体的类型层次构造可以从每个实体对应的不同层次的类型中根据把稳力机制选择和当前路径最干系的类型，用于路径模式的表示。

—— 牛广林

推举情由：为了能够从知识图谱学习出用于推理的逻辑规则，这篇论文提出了一个端到端可微分的规则挖掘算法，利用实体的向量表示和关系的毗邻矩阵可以学习出任何长度小于即是T的链式规则以及对应的规则置信度，并通过奥妙地数学公式转换，很大程度上降落了参数的数量，并利用双向RNN建模规则头与规则体中关系的关联。

—— 牛广林

推举情由：这篇论文是基于深度强化学习进行知识图谱多跳推理的模型，通过将LSTM和图把稳力机制组合构成影象组件，用于更好的影象agent以前已经走过的路径。
同时，模型提出了一种新的增强学习机制，使agent每一步都能够提高，避免在同一实体上陷入结束。

—— 牛广林

参会须知

会议韶光

2020年4月19日（周日）

20:00 -- 21:00

报名办法

私信回答“SFFAI”，获取入群二维码。

SFFAI的先容

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