Text-Augmented Open Knowledge Graph Completion via Pre-Trained Language Models

《Text-Augmented Open Knowledge Graph Completion via Pre-Trained Language Models》是一篇关于利用预训练语言模型来增强知识图谱自动补全的论文。该论文提出了一种基于文本增强的知识图谱补全方法，该方法使用预训练的语言模型对实体描述和关系描述进行编码，并将其与知识图谱中的实体和关系嵌入向量进行联合训练，以生成更好的嵌入向量。该方法还使用了一种基于标签传播的后处理方法来进一步提高补全的准确性。实验结果表明，该方法在多个知识图谱补全任务上取得了优异的性能。

相关问题

retrieval-augmented generation

retrieval-augmented generation（RAG）是一种结合信息检索和生成模型的方法，旨在解决生成式模型的信息获取不足和信息检索模型生成能力限制的问题。该方法通过将大规模预训练的检索模型和生成模型相结合，以实现更准确和丰富的文本生成。

在RAG中，检索模型负责从大型语料库中检索相关的文本片段或知识片段，然后将这些片段提供给生成模型作为输入。生成模型则将这些信息片段结合到其生成过程中，以生成更加准确和丰富的文本。通过这种信息检索和生成模型的结合，RAG不仅能够生成更丰富和有信息量的文本，还能够保留原始文本的语义和逻辑一致性。

RAG常被应用在问答系统、对话生成和文档摘要等领域。例如，在问答系统中，RAG可以利用检索模型从大型知识库中检索相关的知识，然后生成与用户问题相关的准确回答。在对话生成中，RAG可以帮助生成更加连贯和丰富的对话内容，从而提升对话质量和流畅度。在文档摘要中，RAG可以将检索到的相关信息片段结合到摘要生成过程中，从而生成更加具有信息量和摘要性的文档摘要。

总的来说，RAG是一种结合信息检索和生成模型的方法，能够在文本生成任务中取得更好的效果，为自然语言处理领域带来了新的发展机遇和挑战。

stable-diffusion中autoencoder，latent-diffusion，retrieval-augmented-diffusion的作用及关联

stable-diffusion是一种新型的生成模型，它主要通过使用不同的diffusion方法来生成高质量的图像。其中，autoencoder是一种用于学习数据的压缩表示的神经网络模型，它可以将输入数据编码成低维空间中的向量，再将这个向量解码成原始数据。在stable-diffusion中，autoencoder被用来提取图像的低维表示，从而为后续的生成步骤提供基础。

latent-diffusion是一种使用隐变量的diffusion方法，它通过在生成过程中引入隐变量来提高生成图像的多样性和质量。在stable-diffusion中，latent-diffusion被用来生成高质量的图像。

retrieval-augmented-diffusion是一种使用检索方法的diffusion方法，它通过在生成过程中引入检索模型来提高生成图像的多样性和质量。在stable-diffusion中，retrieval-augmented-diffusion被用来生成与输入图像相似但不完全相同的图像，从而提高生成图像的多样性。

因此，autoencoder、latent-diffusion和retrieval-augmented-diffusion在stable-diffusion中扮演了不同的角色，它们共同作用来生成高质量、多样性的图像。