Knowledge representation learning (KRL) aims to represent entities and relations in knowledge graph in low-dimensional semantic space, which have been widely used in massive knowledge-driven tasks. In this article, we introduce the reader to the motivations for KRL, and overview existing approaches for KRL. Afterwards, we extensively conduct and quantitative comparison and analysis of several typical KRL methods on three evaluation tasks of knowledge acquisition including knowledge graph completion, triple classification, and relation extraction. We also review the real-world applications of KRL, such as language modeling, question answering, information retrieval, and recommender systems. Finally, we discuss the remaining challenges and outlook the future directions for KRL. The codes and datasets used in the experiments can be found in https://github.com/thunlp/OpenKE.


翻译:知识代表学习(KRL)的目的是在低维语义空间的知识图表中代表实体和关系,这些实体和关系已被广泛用于大规模知识驱动的任务。在本条中,我们向读者介绍KRL的动机,并概述KRL的现有做法。随后,我们广泛开展并定量比较和分析关于知识获取的三个评价任务的几种典型KRL方法,包括知识图的完成、三级分类和关系提取。我们还审查了KRL的实际应用,例如语言建模、问答、信息检索和建议系统。最后,我们讨论了余下的挑战以及KRL的未来方向。实验中使用的代码和数据集见https://github.com/thunlp/OpenKE。

27
下载
关闭预览

相关内容

知识表示(knowledge representation)是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来,便于人们识别和理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础,任何知识组织方法都是要建立在知识表示的基础上。知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。
17篇知识图谱Knowledge Graphs论文 @AAAI2020
专知会员服务
167+阅读 · 2020年2月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Github项目推荐 | 知识图谱文献集合
AI研习社
26+阅读 · 2019年4月12日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
99+阅读 · 2020年3月4日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月21日
VIP会员
相关VIP内容
17篇知识图谱Knowledge Graphs论文 @AAAI2020
专知会员服务
167+阅读 · 2020年2月13日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Github项目推荐 | 知识图谱文献集合
AI研习社
26+阅读 · 2019年4月12日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员