本文给各位探讨西南科技大学毕业证图样本空间的符号的一些研究，同时也会对西南科技大学校徽高清图进行进行相关阐述!
本文目录清单：
一、一文全览，AAAI2020年知识图谱
作者|MichaelGalkin
编译|丛末
责编|贾伟
前几天，AI科技评论发布了一篇关于机器学习的图片@ICLR2020的文章。而在近期举行的AAAI2020年上图机器学习研究仍是主流方向。最近举行的AAAI2020年上图机器学习研究仍是主流方向。
AAAI共有1591篇接收论文，其中140篇与图研究有关。此外，还有一些专门从事图研究的研究workshops和tutorials，包括：
WorkshoponDeepLearningonGraphs(DLGMA)
TutorialonGNNs(withslides)
TutorialonDifferentiableDeepLearningonGraphs(withslides)
StatisticalRelationalAI(StarAI)
此外，还有一些图和NLP交叉的workshops/tutorials：
ReasoningforComplexQA(RCQA)
DeepDial
DSTC8
TutorialonExplainableAI
由此可见，目前，图研已成为主流热门研究领域。简直是「死地，不可忽视」！简直是「死地，不可忽视」！
本文将介绍AAAI2020年知识图谱研究。
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1、不同风格的知识图谱增强语言模型
将结构化知识融入语言模型的趋势发生在EMNLP2019年，2020年肯定会是知识图谱增强语言模型（KG-Augmented
LMs）一年：更大规模的训练语料将与预训练模型一起出现。
论文链接：.pdf
Hayashi其他人在其工作中定义了一个隐藏的语言模型，以生成自然语言的任务（基于知识图谱）（LatentRelationLanguage
Models，LRLMs）。知识图谱对关系、实体和关系的表面形式（surface
forms）/同义词等是有益的，可以生成token时间融入概率分布。也就是说，在每一步中，模型要么从词汇表中提取单词，要么使用已知关系。
Source:Hayashietal
最终任务是生成与主题实体一致、正确的文本。LRLMs利用底层图上的知识图谱嵌入来获得实体和关系表示，以及用于嵌入表面形式的Fasttext。最后，为了参数化过程，还需要一个序列模型。试着用作者LSTM和Transformer-
XL来评估LRLM。实验表明，即使是大规模的，Transformer它还将受益于知识图谱，性能上升，混乱下降，生成的文本将比其他方法更连贯。It's
greatwork!
WeijieLiu等人的工作(北京大学、腾讯、北京师范大学共同完成)个名字K-
BERT假设每个句子(如有可能)都会用知识图谱中的命名实体或关联对象来标记。
Source:Liuetal
丰富的句子树(如上图所示)线性化为新的positional-like嵌入，被可见矩阵嵌入（visibility
matrix）这个矩阵可以控制训练期间输入的哪一部分。事实上，作者明确提到知识融合只发生在微调阶段，而预训练和标准BERT完全一样。作者整合了开放领域和医学领域的知识地图，实验观察到所有评估任务的一致性都有1%-2%的提高。
ERNIE2.0框架，SourceSunetal.
百度在类似融合方面做了很多工作，他们今年做了很多工作AAAI上介绍了ERNIE2.0。这是一种整合外部知识的扩展方法ERNIE
1.它能捕获更多的词汇、语法和语义信息。
论文链接:/papers/scarlini_etal_
开源地址://
Scarlini等人将BERT与语义网络BabelNet和NASARI它们一起应用SensEmBERT在模型中，该模型可以消除各种语言中的词义歧义和词义表示。
作者还指出，SensE没BERT在WSD能更好地支持任务中的不常见词，优于定制的监督方法。该模型目前是开源的。
Bouraoui等人进一步对BERT评估关系知识，即给定一对实体(如法国)-
在巴黎，它能预测正确的关系吗？作者发现，BERT在事实和常识任务中表现良好，在词汇任务中表现良好，在形这实际上是使用知识图谱来增强语言模型的重要动机。
二、异质知识图中的实体匹配
不同的知识图谱有自己的实体建模模式。换句话说，不同的属性集合可能只重叠部分，甚至部分URLs完全不重叠。例如在Wikidata中Berlin的URL是/entity/Q64，而DBpedia中Berlin的URL是/resource/Berlin。
如果你有这些异质，如果你有一个URL知识图谱的组成，同一个真实的知识图谱Berlin，然而，它们将被视为知识图谱中的独立实体；当然，你也可以编写/搜索自定义映射，并以显式的方式使用它们URL匹配成对，如开放域知识图谱中经常使用的owl:sameAs谓词。维护大规模知识图谱的映射问题是一项非常繁琐的任务。过去，基于本体的对齐工具主要依靠这种映射来定义实体之间的相似性。但是现在，我们有了GNNs自动学习这种映射，所以只需要一个小的训练集。
论文地址：.pdf
Sun等人提出了AliNet模型，这是一个端到端的基于GNN框架可以聚合实体远程多跳邻域。由于模式异质，这项任务变得更加复杂，因为不同知识图中相似实体的邻域不是同质的。
Source:Sunetal
为了弥补这一缺陷，作者建议关注节点n-hop具有特定损失函数的环境和环境TransE-
style关系建模。最后，门函数会控制一个节点从1-hop、2-hop、3-hop在邻域获取更多信息。AliNet在DBpedia多语言版、DBpedia
-Wikidata、DBpedia
-YAGO评估等数据集。众所周知，DBpedia、Wikipedia、YAGO模式完全不同。但他们的结果达到了令人惊讶的90 %
Hits@10预测精度，完全不需要手工！
论文链接：
Xu等人研究多语言知识图(本例为DBpedia）基于这个问题的对齐问题GNN该方法将陷入多对一的局面，当给定目标实体时，将产生多个候选源实体。
Source:Xuetal
作者研究了如何使用它GNN编码输出的预测更确定(因此增加)Hits@他们提出了两种策略：
1、Easy-to-Hard本质上，解码就是一个two-pass第一步是调用对齐模型；第二步，将概率值高于阈值
将K个候选人添加到基线中，然后再次执行对齐模型。
2.利用匈牙利算法找到候选人的最佳分配。
2.使用匈牙利算法寻找候选人的最佳分配。因为匈牙利算法有O(N?)作者首先利用概率超过阈值的时间复杂性
该方法大大降低了候选子空间，使算法在合理的运行时间内进行。
他们的实验结果表明，底层依赖GNN在Hits@一时性能提升3%-5%。
三、知识图谱补充和链接预测
在本届AAAI在2020年，有两个非常突出的发展趋势：神经–符号计算（neuro-symbolic
computation）回到大家的视野，大热；时间知识图谱（temporalKG）吸引力也越来越大。
针对神经–符号范式，PasqualeMinervini等人在论文中证明神经定理（NTPs）扩展为贪婪的神经定理证明（GNTPs）。NTPs
是一个端到端的可微系统，学习规则并在给定知识图谱剩余部分的情况下尝试证明事实。
它可以实现可解释性，但它的复杂性会随着知识地图的大小而迅速增加，研究人员无法在较大的数据集（但不是像维基数据这样的整个知识地图）上对待它NTPs进行评估。
Source:Minervinietal
为了解决这个问题，论文作者推导出了一种贪婪的邻近算法（kNN）选择能最大化证明分数的事实的策略GNTPs更具可扩展性。同时，除了
(s,p,o)除了三元组，作者还可以用自然语言表达规则，比如伦敦位于英国。
在链接预测任务的实验过程中，作者发现，即使只使用一个简单的嵌入模型来编码上述文本，也能得到明显更好的结果。
知识图谱通常包括只在一定时间内有效并更新为新值的事实，例如AlbertEinstein起初，配偶的事实是（Albert
Einstein，配偶：MilevaMari?从1903年到1919年)（AlbertEinstein，配偶：Elsa
Einstein，从1919年到1936年)。
也就是说，根据年份和时间的不同，知识地图对应的链接有时是正确的，有时是错误的，这在企业知识地图中尤为重要。
与只考虑静态图的传统知识图的嵌入方法不同，结合时间知识图的嵌入方法要求模型在给定的时间窗口下加权链接。
加拿大皇家银行人工智能研究所BorealisAI的研究者RishabGoel等人提出了SimplE扩展版模型——DE-
SimplE，知识图谱的时间维度可以通过历时实体嵌入来支持，其中实体维度D外的d维度可以捕获时间特征，而(1-)d维度可以捕获静态知识图谱特征。
当然，随着时间的推移，我们会看到动态知识图谱的模型也会日益变化。
西门子中国研究所和慕尼黑大学的研究人员Marcel
Hildebrandt等人从新的角度研究事实分类，让人眼前一亮。他们提出在论文中使用它R2D2算法中的辩论动态（DebateDynamics
）两种方法Agent通过证明或反驳给定的三元组进行辩论Judge(作为二元分类器)决定三元组是真是假。
Source:Hildebrandtetal
除了三元组分类外，该系统还可以通过调整来完成链接预测任务。
作者还对检察官和辩护人提出的论据进行了调查。作为规则挖掘系统中的一个常见问题，R2D扩展也将是一个有趣的研究主题。
如常识知识图ConceptNet、ATOMIC现在已经应用于许多自然语言处理任务
，但是至今还未对其链路预测和补全特点进行深入研究。
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艾伦人工智能研究所的研究者ChaitanyaMalaviya等人在论文《CommonsenseKnowled
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