EMNLP 2020深度分析：知识图谱如何助力语言模型突破

资源摘要信息:"EMNLP 2020论文分析：知识图谱增强语言模型或是未来的发展趋势！" 知识图谱是近年来自然语言处理（NLP）领域的研究热点之一。知识图谱通过结构化的方式表达实体及其之间的关系，为语言模型提供了丰富的背景知识，帮助模型更好地理解和生成自然语言。EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）是自然语言处理领域的顶级学术会议，2020年的会议再次展示了知识图谱研究的热度。从EMNLP 2020的论文投递中，可以看出知识图谱领域最新的研究进展，并从中选出30篇文章对未来2-3年知识图谱的研究趋势进行分析。 1. 知识图谱表征学习：Temporal KGC与FB15K-237的“继承者” 在知识图谱表征学习领域，研究者关注如何将知识图谱中的实体和关系转换为向量形式，以便机器能够更好地处理。Temporal KGC（知识图谱补全）是一个专门关注知识图谱中时间信息的子领域，旨在通过时间维度的信息来提高知识图谱的推理能力和预测准确性。FB15K-237是一个广泛使用的知识图谱数据集，用于训练和测试知识图谱补全模型。"继承者"指的是在FB15K-237的基础上，新开发的更先进或更适合特定任务的数据集。 2. ConvAI + KGs：站在OpenDialKG的肩膀上 在结合对话系统和知识图谱的研究中，ConvAI（对话人工智能）与KGs（知识图谱）的结合是一个热点。OpenDialKG是一个基于知识图谱的开放域对话数据集，它包含了大量的对话实例以及与对话相关的知识图谱信息。站在OpenDialKG的肩膀上，研究者们尝试构建更加智能的对话系统，这些系统能够利用知识图谱来生成更加丰富、准确的对话。 3. 关系抽取：OpenIE 6与神经抽取器 关系抽取是从文本中识别实体之间的语义关系，并将其形式化为知识图谱的过程。OpenIE（开放信息抽取）是这一领域的代表性工作之一，OpenIE 6是最新版本，它提供了一种新颖的方式来自动从自然语言文本中抽取关系。神经网络抽取器是使用深度学习技术来完成关系抽取的方法，它们能够从大规模文本语料中学习抽取模式，提高抽取的准确性。 4. 知识图谱增强的语言模型：赋能Transformer 语言模型是理解自然语言的基础模型，Transformer模型由于其自注意力机制，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。知识图谱增强的语言模型关注如何将知识图谱中的结构化知识融入到语言模型中，例如通过预训练的方式让模型学习到实体、属性和关系等知识，使得模型在进行语言理解和生成任务时能够更好地利用背景知识。这种增强的模型通常被称为知识增强的语言模型，它有可能成为未来NLP技术发展的重要方向。 5. 实体链接：大规模、多语言 实体链接（Entity Linking）是将文本中的实体与知识图谱中相应的实体对齐的过程。这一任务在处理大规模和多语言文本时尤为重要，因为它能够帮助跨语言的文本理解和信息检索。大规模和多语言的实体链接不仅需要处理大量的实体和语言差异，还要考虑不同语言和文化背景下的实体识别和链接的准确性和效率。 6. NLG（数据到文本）：Datasetlandia的新“伙伴” 数据到文本（Data-to-Text）是自然语言生成的一个子领域，其任务是将结构化数据转换为自然语言文本。Datasetlandia可能指的是某个用于数据到文本任务的数据集，这个“伙伴”可能包含了大量用于生成和测试的高质量数据。NLG的研究需要关注如何更好地生成连贯、准确和多样化的文本描述，同时也要关注生成文本中的知识表示和理解。 知识图谱增强语言模型的未来发展趋势可能包括以下几个方面： - 高效的知识融合：如何高效地将知识图谱的信息融入到语言模型中，增强模型的语义理解和生成能力。 - 跨领域知识的迁移学习：在不同领域间迁移知识图谱的知识，提高模型的泛化能力和适应性。 - 多模态知识图谱的构建：结合文本以外的多媒体信息（如图像、音频）构建更丰富的知识表示。 - 可解释性和透明度：提升知识增强模型的可解释性，使模型的决策过程更加透明和可信。 - 知识图谱的动态更新：研究如何及时更新知识图谱以反映现实世界的变化，提高知识图谱的时效性和准确性。 以上是对EMNLP 2020论文中关于知识图谱研究趋势的知识点总结，希望能为相关领域的研究者和从业者提供有价值的参考和启发。