实验室研究成果被ACL2016会议录用
文章来源:  |  发布时间:2016-06-23  |  【 】 【打印】 【关闭】  |

国际计算语言学年会(ACL)是由计算语言学协会主办、每年一届的自然语言处理领域最高级别学术会议。今年的会议将于2016年8月在德国柏林召开。信息内容安全技术国家工程实验室副研究员王泉和微软亚洲研究院知识计算研究组合作完成的工作 "Knowledge Base Completion via Coupled Path Ranking" 被ACL 2016录用为长文。

知识图谱是实体和关系构成的异质有向图,在信息检索、知识问答、人工智能信息助手等应用中均发挥了重要作用。然而现有知识图谱普遍存在严重的知识缺失问题,极大程度地制约了其在实际任务中的应用效果。路径排序算法作为知识推理的一大利器很好地弥补了这一缺陷。但传统的路径排序算法采用单任务学习框架,忽略了关系和关系之间丰富的语义关联,同时对于低频关系缺乏足够的训练数据。基于此,论文提出了一种耦合的路径排序算法,首先通过自底向上的层次聚类自动发现高度关联的关系,接下来利用多任务学习对这些关系的路径排序过程进行耦合,从而捕捉关系之间的关联同时实现关系间的隐式数据共享。

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