动机
知识图谱补全 (kgc) 旨在对已知事实进行推理并推断缺失的链接。基于文本的方法从自然语言描述中学习实体表示，并且具有归纳kgc的潜力。然而，基于文本的方法的性能在很大程度上落后于基于图嵌入的方法，如transe和rotate。本文认为基于文本的方法的关键问题是进行有效的对比学习。为了提高学习效率，本文引入了三种类型的负采样: 批批内负采样、批前负采样和作为困难负样本的简单形式的自我负采样。结合infonce损失，本文提出的模型simkgc在多个基准数据集上的性能大大优于基于嵌入的方法。实验结果显示，在平均倒数秩(mrr)方面，本文的模型在wn18rr上比之前的sota模型提高了19%。
亮点
simkgc的亮点主要包括：
(1)受对比学习的启发，引入三种类型的负采样来提升基于文本的kgc方法：批内负采样、批前负采样和自我负采样;
(2) 如果两个实体在知识图谱中通过一条短路径连接，两个实体更有可能相互关联。但是基于文本的kgc方法严重依赖语义匹配，而在一定程度上忽略了这种拓扑偏差，因此本文提出一种简单的重排策略，来缓解
李总对⼩芳的表现⾮常满意，他感叹道：“⼩芳，你真的是⼀个了不起的员⼯，你的才华和能⼒已经超越了你的出身，我相信你的未来⼀定会更加辉煌。她⽤⾃⼰的实际⾏动，证明了⾃⼰的价值和才华，也…
在这个快节奏的社会中，写文章已经是我们日常工作中不可缺少的一部分，从各类报告总结到内容运营等。但是面对繁琐的写作任务和迫在眉睫的截止日期，我们经常感到心力交瘁。好在随着科技的不断进…
原创 KGGPT 知识图谱科技 2024-03-09 10:37Source: https://blog.griddynamics.com/retrieval-augmented-…
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