A Novel Multimodal Deep Neural Network Framework for Extending Knowledge Base
A Novel Multimodal Deep Neural Network Framework for Extending Knowledge Base
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用于扩展知识库的新型多模态深度神经网络框架
DOI：
10.13053/cys-20-3-2472
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发表时间：
2016-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
郭 军
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
赵 宇;高 升;Patrick Gallinari;郭 军
知识库是知识管理中非常重要的数据库，它对于问题检索、查询扩展等人工智能任务非常有用。然而，由于网络上知识的快速增长，并不是所有的共同知识表达的文本是明确的，知识库总是遭受不完整。近年来，许多研究者试图将链接预测作为解决问题的方法，只利用现有的知识库，而不添加新的实体，这只是知识库的补充，它产生于非结构化文本，而不是现有的知识库。在本文中，我们提出了一个多模态深度神经网络框架，试图从非结构化文本中学习新实体并扩展知识库。实验证明了该算法的优良性能。
Knowledge base is a very important database for knowledge management, which is very useful for Question Answering, Query Expansion and other AI tasks. However, due to the fast-growing knowledge on the web and not all common knowledge expressed in the text is explicit, the knowledge base always suffers from incompleteness. Recently many researchers are trying to solve the problem as link prediction, only using the existing knowledge base, however, it is just knowledge base completion without adding new entities, which emerges from unstructured text not in existing knowledge base. In this paper, we propose a multimodal deep neural network framework that trying to learn new entities from unstructured text and to extend the knowledge base. Experiments demonstrate the excellent performance.
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DOI：
10.5555/1953048.2078186
发表时间：
2011-02
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
R. Collobert;J. Weston;L. Bottou;Michael Karlen;K. Kavukcuoglu;Pavel P. Kuksa
通讯作者：
R. Collobert;J. Weston;L. Bottou;Michael Karlen;K. Kavukcuoglu;Pavel P. Kuksa
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Nitish Srivastava;R. Salakhutdinov
通讯作者：
Nitish Srivastava;R. Salakhutdinov
DOI：
10.1609/aaai.v25i1.7917
发表时间：
2011-08
期刊：
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
影响因子：
--
作者：
Antoine Bordes;J. Weston;R. Collobert;Yoshua Bengio
通讯作者：
Antoine Bordes;J. Weston;R. Collobert;Yoshua Bengio
通过学习成对交互差异化嵌入完成知识库
影响因子：
4.8
作者：
Yu Zhao;Sheng Gao;Patrick Gallinari;Jun Guo
通讯作者：
Jun Guo
影响因子：
--
作者：
Geoffrey E. Hinton
通讯作者：
Geoffrey E. Hinton