Add Knowledge to Language Model 目录Add Knowledge to Language ModelAdd pre-trained entity embeddingsUse an external memoryModify the training dataEvaluating knowledge in LMs Add pre-trained entity embeddings entity linking: map the word occurred in text t
摘要 实体对齐通常面临结构异构和有限种子对齐的问题。在本文中，我们提出了一种新的多通道图神经网络模型（MuGNN），通过多通道鲁棒编码两个KG来学习面向对齐的知识图嵌入。每个通道通过不同的关系加权方案对KG进行编码，分别涉及KG完成的自注意力和交叉KG注意力，用于修剪排他实体，这两种方
KBQA有两种主流的解决方式： （1）SP： 基于 SP 的方法通过构建将 NL 问题转换为中间逻辑形式的语义解析器来解决该问题。 传统的语义解析器需要带注释的逻辑形式作为监督，并且仅限于具有少量逻辑谓词的专用领域。 最近的努力通过构建手工规则或特征 (Abujabal et al., 2017; Hu et al., 20
论文地址ACL2022：Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings 1.Abstract 知识图谱问答（KGQA）任务是通过图谱来回答自然语言形式的问题。多跳的KGQA需要在图谱上的多条边才能够到达答案实体。最近在多跳问题上的研究尝试着使用外
摘要 模型平均可以提高算法的性能，但是计算量大且麻烦，难以部署给用户。《模型压缩》这篇论文中表明，知识可以从复杂的大型模型或由多个模型构成的集成模型中压缩并转移到一个小型模型中，本文基于这一观点做出了进一步研究：通过知识蒸馏（knowledge distillation）显著提高了转移后的小型模
SaaS: Software as a service What is DevOps culture? At its essence, a DevOps culture involves closer collaboration and a shared responsibility between development and operations for the products they create and maintain. This helps companies alig
论文：Convolutional Knowledge Tracing: Modeling Individualization in Student Learning Process 1. 概述 CKT通过对学习过程中的个性化建模，可以获得更好的知识追踪效果。 2. 任务定义 学生的学习序列XN=（x1，x2，…，xt，…，XN），表示学习过程。 其中，xt表示一次下学习交互{et，at}，et表示第
发表时间：2020（AAAI 2021） 文章要点：这篇文章提出Propositional Logic Nets (PROLONETS)，通过建立决策树的方式来初始化神经网络的结构和权重，从而将人类知识嵌入到神经网络中作为初始化warm start，然后进行强化学习。 具体的，就是先把任务划分成很多个和状态相关的决策节点，通过赋予权重
进入查看： 2022-2023年英语周报九年级第5期答案汇总 Nowadays, online learning turns out to be more and more practiced. It represents an easy and comfortable method for achieving knowledge in almost every field. It is therefore especially beneficial to those w
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.06757.pdf 代码和数据集：https://github.com/hwwang55/PathCon 文章目录 ABSTRACT1 INTRODUCTION2 PROBLEM FORMULATION3 OUR APPROACH3.1 Relational Message Passing Framework3.2 Relational Context3.3 Relational Paths3.4 Combin
（以下的“审查”皆可替换为“复习”） 摘要 知识蒸馏将知识从教师网络转移到学生网络，目的是大大提高学生网络的性能。以往的方法大多侧重于提出同级特征之间的特征转换和损失函数，以提高效率。通过对师生网络连接路径跨层因素的不同研究，揭示了其重要性。首次在知识提取中提出了
基于实体描述的知识图谱表表征学习 摘要 知识图的表示学习旨在将实体和关系投射到连续的低维空间中。大多数方法集中于学习知识三元组表示实体之间的关系。事实上，在大多数知识图中，通常存在对实体的简明描述，这是现有方法无法很好地利用的。在本文中，我们提出了一种新的基于实体描述
动机 本论文是2021年发表在IW3C2的一篇论文。在基于知识图谱的推荐系统中，使用图神经网络是一个趋势，但是目前基于图神经网络的模型有以下不足之处：1.没有在更细的意图粒度上识别用户与物品之间的关系。2.没有利用依赖关系保留长距离的语义连接。本文作者提出的KGIN模型解决了上述问
Abstract 预训练模型在学到语言学知识的同时，可能还保存了训练数据中的 relational knowledge, 并且也许可以回答完形填空之类的问题。 语言模型相比于结构化的知识库具有很多优势，比如 不需要 schema engineering 支持对于开放关系类别的查询 容易扩展到更多数据 训练时不需
Java_basic_knowledge_supplement Java_basic_knowledge_supplement1. 多线程学习1. 两种实现方法1.继承Thread类2.实现Runnable接口（例子：购票） 2. 实现callable接口3. 静态代理（例子：婚庆公司）4. Lambda表达式5. 线程状态1. 线程终止2. 线程休眠（例子：购票plus）3. 线程礼让4. 线程
2222 333 444 Welcome to Confluence Confluence is where your team collaborates and shares knowledge — create, share and discuss your files, ideas, minutes, specs, mockups, diagrams, and projects. 44 555 Welcome to Confluence Confluence is where your team
zkSNARK：Zero-Knowledge Succinct Non-interactive ARgument of Knowledge【零知识简洁非交互知识论证】R1CS：即Rank-1 Constraint System，可将其理解为一个方程组。【https://blog.csdn.net/mutourend/article/details/102403688【注释：对R1CS进行了一定的解释】】
Gitbook is tool to write a book, which support the simple language markdown. We can write it offline. first step to install gitbook npm install gitbook-cli -g create a fold to put the book mkdir book1 cd book1 init a gitbook gitbook init edit t
1.dropout与spiltnet区别： 例如，如果一个玩具网络层有10个神经元，dropout会为所有10个神经元提供一个独立的表示。相比之下，SplitNets只对拟合假设拟合假设内的神经元进行了独立表征。因此，分裂掩模M提供了更精细的控制级别。 2.扩展dropout的trick： 因为深层网络输入图片的某些通道不
读文献读到一篇ECML-PKDD的文章，文章不错，但是对ECML-PKDD这个会不是很熟悉。于是调研了一下。以下主要转自：如何评价 ECML-PKDD 这个会议？ - 知乎 基本评价是： 还不错,在数据挖掘领域还可以. 虽然国内算作CCF-B类会议,但是在国外口碑不错. 详细一些： ECML-PKDD是CCF B类的会议，也是
A Role-Selected Sharing Network for Joint Machine-Human Chatting Handoff and Service Satisfaction Analysis （Liu2021） Abstract： Chatbot is increasingly thriving in different domains, however, because of unexpected discourse complexity and training data spa
paper:https://arxiv.org/pdf/1910.10699.pdf abstract: 问题： knowledge distillation忽视了structural knowledge 实验结果： 新方法产生了优化，有的时候甚至是test中的top 1 method : 目标： 最大化互信息，让不同的输入尽可能映射到不同的值，相同的输入在T和S模式下映射的值尽可
目录 0 文章简介 1 引言 2 知识蒸馏 2.1 扩展 3 基准
文章：https://arxiv.org/abs/2004.00945 代码：https://github.com/DirtyHarryLYL/HAKE-Action 官网：home 目录 0 思路和贡献 1 要解决什么问题 2 使用的方法 2.1 PaStaNet数据集 2.2 模型 3 结语 0 思路和贡献 本文提出了一种新的姿态估计思路 核心思路：首先推理human part
提取姓氏并加上[] 清理干扰元素并给出准确网址 求歌手得分 字符串分隔split（）
