知识图谱构建与应用学习推荐与分享
知识图谱广泛应用于语言表征学习、问答、推荐系统、医学等领域，核心技术包括知识表示、抽取、融合、存储与推理。通过注入结构化知识提升模型性能，解决稀疏性与冷启动问题，并支持多跳推理与可解释推荐。
一、语言表征学习 Language Representation Learning
通过自监督语言模型预训练的语言表征学习已经成为许多NLP系统的一个组成部分。传统的语言建模不利用文本语料库中经常观察到的实体事实，如何将知识整合到语言表征中已引起越来越多的关注。
核心思路： 将知识图谱中的结构化知识注入预训练语言模型，提升模型对实体、关系、事实的理解能力。
###二、知识图谱语言模型（KGLM）：通过选择和复制实体来学习并呈现知识。
- ERNIE-Tsinghua： 通过聚合的预训练和随机Mask来融合信息实体。
- K-BERT： 将领域知识注入BERT上下文编码器。
- ERNIE-Baidu： 引入了命名实体Mask和短语Mask以将知识集成到语言模型中，并由ERNIE 2.0通过持续的多任务学习进一步改进。
- KEPLER： 为了从文本中获取事实知识，通过联合优化将知识嵌入和Mask语言建模损失相结合。
- GLM： 提出了一种图引导的实体Mask方案来隐式地利用知识图谱。
- CoLAKE： 通过统一的词-知识图谱和改进的Transformer编码器进一步利用了实体的上下文。
- BERT-MK： 与K-BERT模型类似，更专注于医学语料库，通过知识子图将医学知识集成到预训练语言模型中。
- Petroni等人： 重新思考语言模型的大规模训练和知识图谱查询，分析了语言模型和知识库，他们发现可以通过预训练语言模型获得某些事实知识。
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