5.1 简介

5.2 知识表示学习（基础模型）

5.2.1 表示学习

5.2.2 基于语义匹配

语义模型：RESCAL

语义模型：DistMult

语义模型：HolE

5.2.3 基于平移距离

平移模型：TransE

5.3 前沿发展和关键挑战

5.3.1 处理复杂关系

5.3.1.1 投影

5.3.1.2 嵌入空间

5.3.1.3 编码模型

5.3.2 融合外部信息

5.3.2.1 文本信息

5.3.2.2 结构信息

5.3.2.3 图像信息

5.3.3 知识推理

5.3.3.1 基于路径的方法

5.3.3.2 基于逻辑规则的方法

5.4 总结

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5.1 简介

定义：知识图谱提供了关于某个主题的结构化的详细信息。（维基百科）

知识图谱以图形式组织知识，每个节点对应一个实体，每条边对应一条关系，知识图谱的基本单位是事实（头实体、关系、尾实体）。

发展历程：

 

特征：

• 知识图谱以图结构形式组织
• 关系性、灵活性、可学习性强
• 数据的含义和图一起编码
• 更接近自然语言、可读性强

应用：

• 问答系统
• 搜索引擎
• 推荐系统

5.2 知识表示学习（基础模型）

5.2.1 表示学习

机器学习 = 表示 + 目标 + 优化

表示学习即通过相关算法学习到对象的分布式表示（嵌入），将对象抽象为稠密、实值和低维的向量的过程。例如embedding等。

知识图谱符号三元组RDF不能高效地衡量实体之间的语义相似性，面向知识图谱的表示学习能够将知识图谱编码到低维向量空间，能够通过用高频对象表示低频对象，缓解稀疏性问题，缓解长尾分布问题，进一步能够通过实现跨域和跨对象的知识迁移。

5.2.2 基于语义匹配

如何衡量一个三元组的可信度？

语义模型：RESCAL

语义模型：DistMult

语义模型：HolE

 

5.2.3 基于平移距离

如何衡量一个三元组的可信度？启发于word2vec：对每个三元组，关系将头实体平移到尾实体。

平移模型：TransE

学习目标：h + r = t

学习出h、r、t的表示后，可以通过任意去预测另外一者，TransE简单，只需要学习出hrt的向量表示，参数少但效果很好。

5.3 前沿发展和关键挑战

5.3.1 处理复杂关系

现实生活中，头实体和尾实体的对应不只是1对1的，如下图所示：

传统的方法会使Obama和Trump的相似度变高，影响模型效果。

5.3.1.1 投影

投影的思想是构建与给定关系的实体表示，即不同关系下，实体表示不同。

 ​​​​​​

5.3.1.2 嵌入空间

5.3.1.3 编码模型

思想：引入其他DL方法进行编码。

 

 

5.3.2 融合外部信息

知识图谱蕴含着网络结构以外的许多信息。

5.3.2.1 文本信息

思想：通过实体描述、实体文本建立对应的表示。

5.3.2.2 结构信息

每个实体有多个层级类别结构，层级类别提升了在长尾上的实体表现。

 利用属性信息学习实体表示：

 

5.3.2.3 图像信息

5.3.3 知识推理

实体之间可能通过多个路径连接，有着复杂的推理路径。

5.3.3.1 基于路径的方法

Path-Ranking算法：用随机游走派生出多条路径，用监督训练为路径排序，可解释性强，但存在关系的排列组合，产生组合爆炸，故不能规模化。

5.3.3.2 基于逻辑规则的方法

思想：将路径嵌入到模型中

 

5.4 总结

• 知识表示学习是构建和应用图谱的重要方法 
• 知识表示学习仍在快速发展，有很多开放问题 

1. 大规模知识图谱的在线、快速学习
2. 大规模知识图谱十分稀疏，现有模型不能很好地表示不常用的实体和关系
3. 学习对知识表示重要的三元组

• 关键是如何从人类的泛化和抽象能力中学习知识
• 深度学习 &知识图谱会为自然语言处理带来变革，指导语言理解、语言生成等