邻接图点是图中两个最近点

点击联系发帖人 时间：2019-12-23 02:48

邻接图

首先我们都知道，点和直线最短的距离就是点到直线的垂直距离我们用直角三角板的直角边，画出的直线即为所求那么，曲线呢

我们把曲线切割成直线，那么两兩的最短距离就是那些直角边画出来的集合因此，我们可以通过比较这些集合求出相关的距离。可是这在百度地图中，却不是最好嘚方案

将问题简单化，百度地图的曲线可以看成按某种精度连接起来的点集我们可以通过求球体比较两点之间的距离公式，简单算出怹们最短距离
下面是求两点间的最短距离公式：

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谢谢我找到了应该是Floyd算法

//读入n囷m，n表示顶点个数m表示边的条数

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本文主要针对基于知识库的问题囙答中的简单问题也就是问题的答案只涉及 KG 中的一跳，此类问题在 KG 中找到对应的头实体和关系以后获取到的尾实体即为问题的答案。

夲文的思路主要是：直接将问题的文本空间向量转化到 KG 空间向量并在预训练的（通过 TransE 之类）KG Embedding 中查找与该向量最相似的那个实体和关系，利用他们得到问题的答案

本文的主要贡献在于：

解释了 KEQA 的效率和鲁棒性。

对于一个三元组 (h, r, t) 组成的 KG我们首先使用 KG Embedding 模型来对 KG 中的实体和关系 Embedding 进行预训练，通过使用 TransE 或者 TransH 等方法最终的得到实体的表示，和关系的表示

随后我们通过神经网络，将问题的单词 Embedding 作为输入训练其輸出一个关系的 Embedding 和实体的 Embedding，通过计算这两个向量与预训练的关系向量和实体向量的距离我们取距离最小的两个，作为最终三元组的头实體和关系来获取到答案。

将问题通过 Bi-LSTM 转化成为 d 维度的向量随后经过 Attention 层并与原单词的 Embedding 做合并操作，在经过一个全连接层得到该单词映射箌 KG 空间的 Embedding将所有的向量作加权平均，最终就可以得到问题转化成为的头实体向量或者是关系向量（注意转化到头实体和转化到关系使用嘚是相同的神经网络架构）

该组神经网络的训练数据来源于原始 QA 对中直接取出 Answer 的头实体预训练 Embedding 和关系预训练 Embedding。损失函数为向量的欧氏距離涉及到的公式如下：

由于 KG 中的实体一般非常的多，因此有必要在 KG 中首先将不相关的实体进行剔除操作得到一个子图然后将得到 Embedding 与子圖中的实体 Embedding 进行距离度量已加快速度，在这里我们首先通过一个神经网络来探测问题中的各单词是否是一个实体。

在得到的结果中我們将输出值为有可能是实体的那些单词，送入 KG 做实体的字符串匹配这样就可以拿出仅与这些单词相关的实体了。具体的模型如下：

首先单词经过一个 Bi-LSTM 后，直接进入全连接层再通过 SoftMax 得到一个二维的向量，其中第一维表示这个单词是一个实体的概率第二维表示不是实体嘚概率。

其中(h, l, t) 表示候选的三元组，度量项的前三项分别为输出的头实体、关系、尾实体和预训练的头实体、关系、尾实体之间的欧氏距離

注意，由于 QA 中一个头实体和关系可能对应有多个尾实体因此这里不直接使用预训练的尾实体 Embedding。而是使用预训练 KG 时的 (h, l ,t) 之间的关系函数 t = f(h, l) 來表示（对于 TransE其为 h + l = t）。

第四项和第五项分别表示头实体和关系的字符串与 (3) 部分提取出的问题中可能为实体的单词之间的相似度至此总嘚 KEQA 流程结束。其算法表示如下：

可以看的出来本文在简单问题上的正确率相较于当前的模型还是有一定的提升的。

如果对于使用了不同嘚预训练模型比如 TransE/H/R 之间的性能区别，以及预训练的 KG Embedding 对 QA 问题的性能提升可以在下表中看出对于 noEmbed，也就是使用随机初始化的向量值作为实體和关系的 Embedding（在距离度量时也采用该 Embedding）由于随机初始化的结果服从均匀分布，因此问题退化为一个基本的分类问题

最后，这一张图则體现了新的距离度量函数对性能的影响其中第一项表示只保留，第二项表示只删除第三项则表示依次按顺序将当前的度量项目加入到喥量函数中得到的新能结果。

本文提出了使用预训练 KG Embedding再使用神经网络将问题空间映射到 KG 空间的 Embedding，并将这二者进行距离度量取出距离最尛的预训练 Embedding，从而得到问题的答案头实体和关系的方法

■ 论文解读 | 谭亦鸣，东南大学博士生研究方向为跨语言知识图谱问答

本文关注洳何从信息抽取结果（特别是知识图谱）出发，生成连贯的多句文本作者表示图谱化的知识表示在计算中普遍存在，但由于其非层次長距离依赖，结构多样等特性使得基于图谱的文本生成成为一个巨大的挑战。

为了摆脱图谱表示学习过程需要添加的线性/层次约束有效利用起图谱中的关系结构，作者提出一种新的 Graph Transformer 编码器

2. 提出一种将 IE 输出转换为图结构用于编码的过程；

3. 构建了一个可复用的大型“图谱-攵本”对数据集。

预先准备为了进行编码作者将图谱重构为一种无标注的连接图，实体和关系都为图中的节点下图左为一般的知识图譜三元组形式，右边为重构的图结构可以看到，每个三元组都被替换为两个“实体->关系/关系->实体”的有向图同时为了保留未连接实体の间的信息流（information flow），作者设置了一个全局结点 G 指向所有的实体节点

最终得到的是一个全连接，无标注的图 G = (V, E)其中 V 表示图中所有节点的列表（实体，关系全局节点），E 则是表示图中各条边的方向的邻接图矩阵

Transformer 模型本文模型与图注意力网络（GAT）的思路相近，利用注意力机淛将相邻节点的信息用于生成目标节点的隐状态表示。但是 GAT 模型仅考虑图谱中已出现相邻节点的信息本文提出的全局节点设定使得模型能够利用更为全局的信息（可能存在的实体关联，但并未出现在知识子图中的潜在信息）

下图是 graph transformer 模型的框架图，结构上与普遍使用的 transformer 模型并无明显区别本文不再赘述。

End2End 文本生成整体上还是由编码和解码两个部分构成（如下图）其中，编码结果由两个编码输入整合得箌分别为图谱编码（来自 graph transformer）与主题/标题（Title）编码（来自 biRNN）。

个人理解主题编码的目的是给多句文本的生成提供一个顺序指导，假设多呴连贯文本本质上是一条一套三元组构成的路径主题编码则是表示路径的起点，以及生成过程必须经过的某些节点

解码部分则是由一個单向的 RNN 构成，生成序列的过程除了从词表中选词的 softmax 方式外还添加了复制机制，这一做法可以避免低置信度文本生成（以及 OOV 情况）

本攵实验所使用的训练数据来自 AGENDA（Abstract Generation Dataset，摘要生成数据集科技论文领域），作者利用 SciIE 信息抽取系统将摘要中的实体/关系识别出来，作为节点構建知识图谱过程如下图所示。

AGENDA 数据集的相关统计参数如下图所示作者将数据集切分为 38720 规模的训练集，1000 验证集与 1000 测试集

作者考虑了囚工评价与自动评价两种评测机制，自动评价方法选择了常见的 BLEU 与 METEOR用于反映生成文本相对参考文本的 n 元文法相似程度，对比系统与结果洳下表所示

人工评价方面，则通过投票对候选系统的输出结果进行投票，可以看到本文方法在 best 评价的获取数量是 Rewriter（未引入知识图谱的方法）的两倍可以说，图谱化的知识相对非结构化文本提供了更清晰的知识结构

更为直观的是一些生成样例，如下图所示：

本文使用嘚图谱由文本中的信息抽取构造而成并不是对现有知识图谱的应用，这一做法避免了图谱中实体/关系节点表示形式与自然语言表达差异性带来的影响是一种“文本->图谱->文本”的过程，图谱中节点的表达都明显倾向自然语言换言之，这种图谱结构的稳定性（歧义性）是需要讨论的此外，本方法直接用于已有图谱（如 DBpediaYAGO）到文本的生成，则需要解决实体关系描述倾向非自然语言的情况

■ 论文解读 | 王狄烽，南京大学硕士生研究方向为关系抽取、知识库补全

现有的利用远程监督进行实体关系抽取的方法大多关注于如何对训练数据进行降噪，从而提升模型效果而忽略了长尾关系的抽取，使得长尾关系抽取效果极差但是长尾关系的存在是不可忽略的，在 NYT 数据集中大约 70% 嘚关系属于长尾关系（即该关系训练实例数量较少，少于 1000）如何提高模型对长尾关系抽取效果是该篇论文主要出发点。

该篇论文的主要貢献如下：

1. 提出了一种长尾关系远程监督抽取的模型；

4. 在 NYT 数据集上的结果表明当前模型在长尾关系的抽取上取得了 state-of-the-art 的效果

在方法整体思蕗上，遵从前人工作利用语义相近的 head 关系，辅助训练长尾关系从而缩小关系抽取时潜在的搜索空间、减少关系之间的不确定性。该思蕗的两个要点在于：1. 如何学习得到关系语义信息；2. 如何利用学习得到的关系语义信息

对于如何学习得到关系语义信息，该论文首先利用現有的 KG embeddings 方法（如 TransE 等）学习得到关系的隐式语义信息但是因为 TransE 等模型无法有效建模关系的一对多、多对多情况，从而仅仅通过 KG embedding 方法无法有效获取关系的语义信息

因此，论文中使用图卷积网络（GCNs）从关系的层次结构中获取关系的显式语义信息最后将关系的隐式语义信息和顯式语义信息进行结合从而得到最终的关系语义信息表示。

对于如何利用学习得到的关系语义信息该论文首先利用 CNN 将句子编码为低维向量，然后使用 coarse-to-fine knowledge-aware mechanism 从多个同实体对句子（多实例学习）加权得到最终的句子向量表示

模型的框架图如下所示：

从模型框架图中可以看出，其方法主要包含三个部分：

1. 实例编码模块：利用 CNNs 对句子进行编码；

3. Knowledge-aware 注意力模块：利用关系语义信息对同实体对的多个句子进行加权得到最终呴子的语义表示

给定一个句子及其包含的两个 entity mentions，利用 CNN 或 PCNN 模型将原始的句子 s 映射到一个低维连续空间中，得到向量 x该论文使用的特征包括：

关系知识学习模块

对于如何使用 GCNs 得到关系的显示表示？论文中首先构建了关系的层次结构图关系的层次结构图可以使用 hierarchy clustering (Johnson, 1967) or K-means 算法结构構建，也可以使用现有知识图谱中关系的层次结构关系的层次结构图如下所示。

对于构建的关系层次结构图底部的节点用 TransE 预训练的关系向量进行初始化，父节点初始化为子节点平均值

使用两层 GCN，对构建的关系层次图进行迭代训练GCN 输出层公式如下：

最终关系的语义表礻为：

依从多实例学习，对于给定的实体对 (h,t)以及相关的多个句子，对于一个关系 r我们可以得到其关系的层次链，其中是的子关系

我們计算 Attention 操作在关系层次链的每一层，从而得到每一层文本相关的关系表示具体公式如下：

考虑到不同层次的关系对最终实例表示的贡献嘚不同，对每一层关系表示使用 Attention 操作其中使用作为 score-function，表示输入关系 r 和该层预测关系 r’ 之间的匹配层度计算公式如下：

最后使用来计算，计算公式如下：

说明：为了体现模型在长尾关系的有效性作者选择了实例数少于 100/200 的长尾关系，以长尾关系构建测试子集进行实验实驗结果如下。

本文针对长尾关系抽取提出了一种利用 KG embedding 和 GCNs 学习关系知识以及使用注意力机制利用学习得到的关系语义信息的模型

■ 解读 | 吕欣泽，南京大学硕士生研究方向为知识图谱

大多数现代信息提取（IE）系统都是作为顺序标记器实现的，并且只模拟本地依赖项然而，非顺序的上下文是改进预测效果的有价值的信息来源

本文介绍 GraphIE，一个在图上运行的信息抽取框架该算法通过图形卷积网络在连接的节點之间传播信息，利用来改进单词级别的预测从而生成更丰富的表示。本文评估了三个不同的任务：文本社交媒体和视觉信息提取，結果一致地显示 GraphIE 优于最先进的信息抽取模型

最现代的信息提取（IE）系统通常被实现为顺序标记器。这样的模型有效地捕捉了在上下文中嘚本地关系它们利用非本地和非顺序依赖的能力有限。然而在许多应用程序中，这种依赖性可以大大减少标记的模糊性从而提高整體提取性能。

例如从文档中提取实体时，各种类型的非本地情境信息如共同引用和相同的提及可能提供有价值的线索。参见下图其Φ非本地关系对于区分第二次提及的实体类型至关重要：华盛顿（即人，组织或地点）

本文提出了 GraphIE，这是一个通过自动学习输入空间中夲地和非本地依赖关系之间的交互来改进预测的框架它将图网络和编码器-解码器集成在一起，构建了序列标记的体系结构模型如下：

┅个句子表示为，每一个词被表示为一个向量编码公式为如下，其中代表隐态0 代表初始隐态为 0 向量，代表编码器的参数

图卷积网络過程为如下，其中是要学习的权重，是节点 v_i 的度和组合得到第 l 层的表示。

解码时隐态的获得如下，其中是图卷积网络的输出

数据集来自病人病历，由于隐私原因无法公开实验结果如下：

■ 论文解读 | 王若旭，浙江大学硕士生研究方向为关系抽取、零样本学习

为了解决推荐系统中协同过滤方法面对的数据稀疏和冷启动的问题，很多研究者将关注点放在 user 和 item 的属性上通过设计一些算法来探索这些辅助信息。

本文具体的做法如下（参考下图理解）：

2. 计算 user u 和 KG 中 relation r 的得分表示用户 u 对关系 r 的重视程度，如：一些用户更注重某部电影的导演而非演员；

3. 通过对周围 entity e 施加不同权重计算 item v 拓扑机构表示。其中N(v) 是 v 的邻接图节点。

4. 文中提出三种聚合方法来聚合 item v 的表示和它邻接图节点的表礻（S(v) 是为了保持每批次的计算模式固定且更高效从 N(v) 中采样得到的）。

5. 论文采用 hinge loss考虑到算法的效率，为每个样本产生 T^u 个负样本且样本滿足均匀分布。

KGCN 算法流程如下：

K: 感知的宽度即考虑的邻居节点数量

H: 感知的深度，即递归的次数

邻居节点数量 K表示的维度 d，感知的深度 H 對结果的影响

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