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一种结合层次化类别信息的知识图谱表示学习方法被引量：5: 1; 作者张金斗李京《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3331-3346,共16页; 知识图谱表示学习方法旨在将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维连续的向量空间.由于知识图谱本身具有数据稀疏性的问题导致学习出的向量表示性能欠缺.实体的类别信息包含了丰富的语义,引入它能够更好地指导向量表示的学习.已有结合类别... 展开更多; 关键词知识图谱表示学习类别信息层次化结构偏序关系; 在线阅读下载PDF 职称材料

类型增强的时态知识图谱表示学习模型被引量：2: 2; 作者何鹏周刚 +2 位作者陈静章梦礼宁原隆《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期916-929,共14页; 知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素(实体和关系)表示在低维的连续向量空间中,可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率,是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题.现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组,忽略... 展开更多; 关键词知识图谱时态知识图谱知识图谱补全时态知识图谱表示学习知识图谱嵌入; 在线阅读下载PDF 职称材料

知识图谱嵌入研究进展综述被引量：3: 3; 作者马恒志钱育蓉 +3 位作者冷洪勇吴海鹏陶文彬张依杨《计算机工程》北大核心 2025年第2期18-34,共17页; 随着大数据和人工智能技术的不断发展,知识图谱应用越来越广泛,知识图谱嵌入技术也得到了飞速发展。知识图谱嵌入通过在低维矢量空间中实现结构化知识表示来提高知识表示和推理效率。对知识图谱嵌入技术进行全面概述,包括其基本概念、... 展开更多; 关键词知识图谱知识图谱嵌入知识图谱表示学习链接预测三元组分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合语义解析的知识图谱表示方法被引量：3: 4; 作者胡旭阳王治政 +2 位作者孙媛媛徐博林鸿飞《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期2878-2888,共11页; 为解决大多数知识图谱表示学习模型仅使用三元组信息的问题,提出融合语义解析的知识图谱表示模型BERT-PKE.模型利用实体和关系的文本描述,通过BERT的双向编码表示进行语义解析,深度挖掘语义信息.由于BERT训练代价昂贵,提出一种基于词频... 展开更多; 关键词知识图谱表示学习 BERT模型语义解析负采样剪枝; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于偏旁部首知识表示学习的汉字字形相似度计算方法被引量：8: 5; 作者刘梦迪梁循《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期47-59,共13页; 该文提出了一种字形相似度计算方法,旨在解决汉字中相似字形(称作形似字)的识别和查找问题。首先,提出了汉字拆分方法,并构建了偏旁部首知识图谱;然后,基于图谱和汉字的结构特点,提出2CTransE模型,学习汉字实体语义信息的表示;最后,将... 展开更多; 关键词知识图谱表示学习汉字部件形似字; 在线阅读下载PDF 职称材料

医学文本表示学习方法与质量评测研究综述被引量：1: 6; 作者刘晓聪王华珍 +2 位作者何霆缑锦陈坚《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期1930-1936,1946,共8页; 为了及时掌握医学文本表示学习的研究现状,对其现有研究进行系统全面综述。首先,基于技术范式对现有技术进行分类,分别从基于统计学习的方法、基于知识图谱表示的方法和基于图表示的方法,对医学文本表示学习主流方法和相应的代表性成果... 展开更多; 关键词医学文本表示学习知识图谱表示学习图表示学习质量评测; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据驱动下的个性化自适应学习研究综述被引量：23: 7; 作者朱佳张丽君梁婉莹《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期17-25,共9页; 智能教育环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求,而自适应学习能够为实现个性化教育提供技术和方法支持.文章从数据驱动的视角出发,通过开展国内外个性化自适应学习研究的综述分析,对其系统框架和相关组件进行阐述和解读.其中,重点从... 展开更多; 关键词个性化自适应学习教育知识图谱及其表示学习知识追踪个性化学习路径推荐; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种结合层次化类别信息的知识图谱表示学习方法被引量：5: 1; 作者张金斗李京; 机构中国科学技术大学计算机科学与技术学院; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3331-3346,共16页; 基金中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA19020102)。; 文摘知识图谱表示学习方法旨在将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维连续的向量空间.由于知识图谱本身具有数据稀疏性的问题导致学习出的向量表示性能欠缺.实体的类别信息包含了丰富的语义,引入它能够更好地指导向量表示的学习.已有结合类别信息的表示学习方法要么不支持类别信息的层次化结构或者关系的类别约束,要么对层次化结构的建模过于复杂.提出一种结合层次化类别信息的表示学习方法.我们将类别嵌入到不同的向量空间,使用偏序关系建模类别的层次化结构.同时,将实体向量表示映射到类别向量空间中,要求实体与其所属类别满足偏序关系,且三元组的实体与其关系的类别约束也满足偏序关系.最后,在多个数据集上执行链接预测、三元组分类和实体分类任务的实验结果表明我们的方法相比其他基线方法学习出的向量表示性能更好.; 关键词知识图谱表示学习类别信息层次化结构偏序关系; Keywords knowledge graph embedding type information hierarchical structure partial order relation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名类型增强的时态知识图谱表示学习模型被引量：2: 2; 作者何鹏周刚陈静章梦礼宁原隆; 机构战略支援部队信息工程大学郑州工程技术学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期916-929,共14页; 基金河南省科技攻关项目(222102210014) 河南省自然科学基金项目(222300420590)。; 文摘知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素(实体和关系)表示在低维的连续向量空间中,可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率,是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题.现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组,忽略了知识的时间动态性和实体的类型特征,限制了它们在知识图谱补全和语义计算中的表现.针对这一问题,提出一种类型增强的时态知识图谱表示学习模型(type-enhanced temporal knowledge graph representation learning model,T-Temp),基于经典的张量分解技术,将不同形式的时间信息显式融合到知识图谱表示学习过程中.同时,利用实体与关系间的类型兼容性,充分挖掘隐含在实体中的类型特征,进一步提升表示学习的准确性.此外,证明T-Temp模型具有完全表达性,且与同类模型相比,具有较低的时空复杂度.在多个真实的时态知识图谱上进行的详细实验说明了T-Temp模型的有效性和先进性.; 关键词知识图谱时态知识图谱知识图谱补全时态知识图谱表示学习知识图谱嵌入; Keywords knowledge graph temporal knowledge graph knowledge graph completion temporal knowledge representation learning knowledge graph embedding; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名知识图谱嵌入研究进展综述被引量：3: 3; 作者马恒志钱育蓉冷洪勇吴海鹏陶文彬张依杨; 机构新疆大学软件学院新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程》北大核心 2025年第2期18-34,共17页; 基金国家自然科学基金(61966035,62266043)。; 文摘随着大数据和人工智能技术的不断发展,知识图谱应用越来越广泛,知识图谱嵌入技术也得到了飞速发展。知识图谱嵌入通过在低维矢量空间中实现结构化知识表示来提高知识表示和推理效率。对知识图谱嵌入技术进行全面概述,包括其基本概念、模型类别、评价指标以及应用前景。首先介绍了知识图谱嵌入的基本概念及背景,将知识图谱嵌入分为基于翻译机制的嵌入模型、基于语义匹配机制的嵌入模型、基于神经网络的嵌入模型和基于附加信息的嵌入模型4个主要类别,并对相关模型的核心思想、评分函数、优缺点、应用场景进行细致梳理;然后总结了知识图谱嵌入的常见数据集和评价指标,以及链接预测和三元组分类等相关应用与实验结果,同时介绍了问答系统、推荐系统等下游任务;最后对知识图谱嵌入技术进行回顾总结,概述了当前知识图谱嵌入技术存在的局限性和主要问题,探讨了未来知识图谱嵌入领域存在的机遇和挑战以及具有潜力的研究方向,并对研究前景进行展望。; 关键词知识图谱知识图谱嵌入知识图谱表示学习链接预测三元组分类; Keywords knowledge graph knowledge graph embedding knowledge graph representation learning link prediction triple classification; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合语义解析的知识图谱表示方法被引量：3: 4; 作者胡旭阳王治政孙媛媛徐博林鸿飞; 机构大连理工大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期2878-2888,共11页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFC0830603)。; 文摘为解决大多数知识图谱表示学习模型仅使用三元组信息的问题,提出融合语义解析的知识图谱表示模型BERT-PKE.模型利用实体和关系的文本描述,通过BERT的双向编码表示进行语义解析,深度挖掘语义信息.由于BERT训练代价昂贵,提出一种基于词频和k近邻的剪枝策略,提炼选择文本描述集.此外,由于负样本的构造影响了模型的训练,提出2种改进随机抽样的策略:一种是基于实体分布的负采样方法,以伯努利分布概率来选择替换的实体,该方法可以减少负采样引起的伪标记问题;另一种是基于实体相似性负采样方法,首先用TransE将实体嵌入到向量空间,使用k-means聚类算法将实体进行分类.通过同簇实体的相互替换可获得高质量的负三元组,有利于实体的特征学习.实验结果表明,所提出BERT-PKE模型与TransE,KG-BERT,RotatE等相比,性能有显著提升.; 关键词知识图谱表示学习 BERT模型语义解析负采样剪枝; Keywords knowledge graph representation learning BERT semantic analysis negative sampling pruning; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于偏旁部首知识表示学习的汉字字形相似度计算方法被引量：8: 5; 作者刘梦迪梁循; 机构中国人民大学信息学院; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期47-59,共13页; 基金北大方正集团有限公司数字出版技术国家重点实验室开放课题京东商城电子商务研究项目(413313012) +2 种基金国家社会科学基金(18ZDA309) 国家自然科学基金(71531012) 北京市自然科学基金(4172032); 文摘该文提出了一种字形相似度计算方法,旨在解决汉字中相似字形(称作形似字)的识别和查找问题。首先,提出了汉字拆分方法,并构建了偏旁部首知识图谱;然后,基于图谱和汉字的结构特点,提出2CTransE模型,学习汉字实体语义信息的表示;最后,将输出的实体向量用于汉字字形的相似度计算,得到目标汉字的形似字候选集。实验结果表明,该文所提出的方法对于不同结构汉字的字形相似度计算有一定效果,所形成的汉字部件组成库,为之后字形计算的相关研究提供了行之有效的数据集。同时,也拓宽了日语等类汉语语言文字字体相似度计算的研究思路。; 关键词知识图谱表示学习汉字部件形似字; Keywords knowledge graph representation learning Chinese character components similar characters; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名医学文本表示学习方法与质量评测研究综述被引量：1: 6; 作者刘晓聪王华珍何霆缑锦陈坚; 机构华侨大学计算机科学与技术学院华侨大学厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室智业软件股份有限公司; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期1930-1936,1946,共8页; 基金国家重点研发计划资助项目(2018YFB1402500) 华侨大学科研启动基金资助项目(16BS304) 华侨大学中央高校基本科研业务费资助项目(TZYB-202005)。; 文摘为了及时掌握医学文本表示学习的研究现状,对其现有研究进行系统全面综述。首先,基于技术范式对现有技术进行分类,分别从基于统计学习的方法、基于知识图谱表示的方法和基于图表示的方法,对医学文本表示学习主流方法和相应的代表性成果进行总结。然后,提出了运用定量和定性的质量评测体系,系统地梳理和总结了医学文本表示学习的质量评测方法。最后,对医学文本表示学习的研究趋势进行了展望。; 关键词医学文本表示学习知识图谱表示学习图表示学习质量评测; Keywords medical text representation learning knowledge representation learning graph representation learning quality evaluation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据驱动下的个性化自适应学习研究综述被引量：23: 7; 作者朱佳张丽君梁婉莹; 机构华南师范大学计算机学院广州市大数据智能教育重点实验室; 出处《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期17-25,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61877020,U1811263) 广州市大数据智能教育重点实验室(201905010009)。; 文摘智能教育环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求,而自适应学习能够为实现个性化教育提供技术和方法支持.文章从数据驱动的视角出发,通过开展国内外个性化自适应学习研究的综述分析,对其系统框架和相关组件进行阐述和解读.其中,重点从领域知识模型、学习者特征模型和教学模型三方面对其实现机制进行探析,提出当前研究存在的问题和不足,并在此基础上介绍了近年来可促进解释性提升的相关组件技术研究,奠定进一步深入个性化自适应学习研究的基础.; 关键词个性化自适应学习教育知识图谱及其表示学习知识追踪个性化学习路径推荐; Keywords personalized adaptive learning educational knowledge graph and representation learning knowledge tracing personalized learning path recommendation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] G434 [文化科学—教育技术学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种结合层次化类别信息的知识图谱表示学习方法	张金斗李京	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	类型增强的时态知识图谱表示学习模型	何鹏周刚陈静章梦礼宁原隆	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	知识图谱嵌入研究进展综述	马恒志钱育蓉冷洪勇吴海鹏陶文彬张依杨	《计算机工程》北大核心	2025	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	融合语义解析的知识图谱表示方法	胡旭阳王治政孙媛媛徐博林鸿飞	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于偏旁部首知识表示学习的汉字字形相似度计算方法	刘梦迪梁循	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	医学文本表示学习方法与质量评测研究综述	刘晓聪王华珍何霆缑锦陈坚	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	数据驱动下的个性化自适应学习研究综述	朱佳张丽君梁婉莹	《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2020	23	在线阅读下载PDF 职称材料