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如何自动半自动地构建知识图谱?

来源:网络整理 发布时间:2021-08-08 12:06 标签:图谱知识构建
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前段时间看到一篇论文,艾伦人工智能实验室和微软的研究人员提出了一种利用预训练语言模型自动构建常识型知识图谱的方法,已接近人类的表现。论文已被 NLP 顶会 ACL 2019 接收。

提到自动知识图谱构建模型 COMmonsEnse Transformers(COMET) ,论文如下:

COMET 使用现有的三元组作为知识的种子集进行训练。并使用训练好的语言模型构建知识图谱。

这个自动构建的本质也是需要基于已有做好的三元组,以百科知识即通用知识图谱来说现在已经有足够数量的开放训练集,基于医疗、金融、电商等即行业知识图谱来说电商 知识图谱,前期也是需要大量的人工标注三元组,尤其开放式数据集一般来自国外机构多年来的积累,中文NLP与英文还是有很大区别,无疑前期脱离不了人工。但也不失为一种可探索方式。

实验显示,COMET 可以生成被人类评价为「高质量」的知识,在 ATOMIC 上可以达到 77.5% 的精确度,在 ConceptNet 上可以达到 91.7% 的精确度,已经接近人类在这些资源中的表现。

研究结果说明电商 知识图谱,使用生成常识模型进行自动常识知识图谱补全很快可以成为抽取模型的有效替代方法。

希望对你有帮助。

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