2019知识图谱论文精华：信息抽取与推理应用

《知识图谱2019年论文汇编》是一份汇总了来自OPENKG项目团队的论文精选，该团队由浙江大学、东南大学、南京大学、天津大学和复旦大学等多所高校的学生组成。汇编收录了2019年期间共90篇论文，主要围绕知识图谱的多个核心领域展开深入探讨。 1. **信息抽取**：论文强调了将文本转化为关系图的重要性，通过实体和关系的联合提取，如位置敏感的序列标注和长尾关系抽取。Doc2EDAG是针对中文金融事件抽取的端到端文档级框架，利用多层注意力机制进行事件检测，展示了如何有效地处理复杂事件结构。 2. **知识推理**：研究关注知识图谱中的表示学习和规则挖掘，提出迭代学习方法以解决知识图谱推理中的长尾关系和罕见实体问题。循环事件网络应用于时序知识图谱推理，强调了时间维度在推理中的作用。TuckER是一种基于张量分解的知识图谱补全技术。 3. **知识问答**：论文探索了利用问题生成来增强知识图谱问答的方法，以及基于知识图谱Embedding的问答系统。外部知识被用于提高预训练模型在阅读理解任务中的表现，例如利用知识-意识阅读器进行模糊实体匹配。 4. **推荐系统**：研究者使用知识图谱注意力网络和图卷积神经网络构建商品推荐系统，以捕捉用户偏好和物品之间的关联性。这些方法旨在提升个性化推荐的精准度。 5. **文本生成**：对话系统结合图卷积网络和顺序注意力机制，支持目标导向的交互，而图Transformer则被用于基于知识图谱的文本生成，展示知识图谱在自然语言生成中的应用。 6. **知识融合**：论文涵盖了跨图谱实体对齐和模糊实体匹配技术，利用预训练深度模型和迁移学习方法提升实体匹配的准确性和效率。此外，还有利用孪生BERT网络生成句子嵌入表示的研究。 7. **其他方向**：汇编还包括了其他前沿方法，如利用外部知识提升预训练模型性能，以及高效节点嵌入策略，显示了知识图谱研究的多元化趋势。 《知识图谱2019年论文汇编》不仅提供了丰富的研究成果，还揭示了知识图谱在各个领域的实际应用和发展趋势，对于了解知识图谱的最新动态和技术进展具有很高的价值。