笔者：整理2016-2017年ACL、EMNLP、SIGIR、IJCAI、AAAI等国际知名会议中实体关系推理与知识图谱补全的相关论文，供自然语言处理研究人员，尤其知识图谱领域的学者参考，如有错误理解之处请指出，不胜感激！（如需转载，请联系本人：jtianwen2014，并注明出处 ...

笔者：整理2016-2017年ACL、EMNLP、SIGIR、IJCAI、AAAI等国际知名会议中实体关系推理与知识图谱补全的相关论文，供自然语言处理研究人员，尤其知识图谱领域的学者参考，如有错误理解之处请指出，不胜感激！（如需转载，请联系本人：jtianwen2014，并注明出处 ...

概念： 知识图谱是由一些相互连接的实体和他们的属性构成的。换句话说，知识图谱是由一条条知识组成，每条知识表示为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object)。 表示方法：传统+向量 传统的知识图谱表示方法是采用OWL、RDF、RDFS(改进)等本体语言进行 ...

1.表示学习 （1）表示学习：用机器学习提取特征，而不是手动提取特征。学习如何提取特征，即学习如何学习。 （2）表示学习算法的典型例子：自编码器（autoencoder）。 （3）表示学习从原始数据中提取高层次、抽象的特征很难。深度学习（deep learning）通过其他较简单的表示来表达 ...

6.1 推理概述6.1.1 什么是推理 逻辑推理： 演绎推理（Deductive Reasoning）： 自上而下 给定一个或者多个前提的情况下，推断出一个必然成立的结论的过程 ...

传统的知识图谱表示方法是采用OWL、RDF等本体语言进行描述；随着深度学习的发展与应用，我们期望采用一种更为简单的方式表示，那就是【向量】，采用向量形式可以方便我们进行之后的各种工作，比如：推理，所以，我们现在的目标就是把每条简单的三元组< subject, relation, object ...

目录 FOIL算法学习过程 1. 给定目标谓词 2. 构造 背景知识样例样例 和 目标谓词训练样例 3. 依次将谓词加入到推理规则中作为前提约束谓词 计算推理规则覆盖的正例和反例 计算信息增益 ...

从三元组到子图的维度来介绍自动化知识图谱表示学习的相关技术。 今天的介绍会围绕下面四点展开： ...