实验室研究成果被TKDE期刊录用
文章来源:  |  发布时间:2016-12-02  |  【 】 【打印】 【关闭】  |

实验室研究成果被TKDE期刊录用

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(简称IEEE TKDE)是知识处理、数据挖掘领域最具影响力的国际学术期刊(CCF A类)之一。信息内容安全技术国家工程实验室信息检索组副研究员王泉指导、博士研究生郭舒等完成的工作“SSE: Semantically Smooth Embedding for Knowledge GraphsIEEE TKDE录用。

知识图谱是实体和关系构成的异质有向图,在舆情计算、情报分析、知识问答、文本挖掘等领域具有十分重要的应用价值,近年来受到学术界和工业界的高度重视。工程实验室信息检索组在知识图谱的构建和挖掘等方面进行了一系列的研究工作,近两年已经在IJCAI、ACL、EMNLP、COLING等国际主流学术会议了发表了6篇长文。本文工作主要从知识图谱的表示展开。虽然现有基于实体/关系隐式空间表示学习的方法能够弥补知识图谱符号化表示的缺陷,但此类方法仅仅对知识图谱中存在的三元组事实建模,并未考虑隐式向量空间的几何结构。基于此,论文" SSE: Semantically Smooth Embedding for Knowledge Graphs "提出一种语义平滑的表示学习模型,该模型在latent distance以及Tensor Factorization两种隐式表示学习模型的基础上,引入实体类别信息,并以流形学习的方法对其建模,使得表示空间语义平滑,从而提高了知识推理的精度。

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