BERT遇上知识图谱:如何让语言模型拥有知识?

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于 2024-08-20 01:50:55 首次发布
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BERT遇上知识图谱:如何让语言模型拥有知识?

关键词：BERT、知识图谱、自然语言处理、深度学习、知识嵌入、语义理解

1. 背景介绍

在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的出现标志着一个重要的里程碑。BERT通过双向编码器表示，极大地提升了语言模型在各种NLP任务中的表现。然而，尽管BERT在语义理解方面表现出色，它仍然缺乏对世界知识的显式理解。知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种结构化的知识表示方式，能够弥补这一不足。本文将探讨如何将BERT与知识图谱结合，使语言模型不仅能理解语言，还能拥有知识。

2. 核心概念与联系

2.1 BERT模型概述

BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过在大规模文本数据上进行预训练

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基于BERT的知识图谱构建
AI天才研究院
02-27 1537
1. 背景介绍 1.1 知识图谱的重要性 知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的知识表示方法，它以图的形式表示实体及其之间的关系。知识图谱在许多领域都有广泛的应用，如智能问答、推荐系统、自然语言处理等。构建高质量的知识图谱对于提高这些应用的性能至关重要。
当大型语言模型（LLM）遇上知识图谱：两大技术优势互补
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
01-07 3151
大型语言模型（LLM）已经很强了，但还可以更强。通过结合知识图谱，LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题；而反过来 LLM 也能助益知识图谱，让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合，我们也许还能得到更加全能的人工智能。
K-BERT：BERT+知识图谱
zephyr_wang的博客
10-01 2005
1 简介 本文根据2019年《K-BERT：Enabling Language Representation with Knowledge Graph》翻译总结的。如标题所述就是BERT+知识图谱。 本文贡献如下： 1） 我们介绍了一个知识集成的语言表达模型，取名K-BERT。其兼容BERT，同时可以融合专有领域知识。解决了Heterogeneous Embedding Space（HES，多样化的Embedding空间）和Knowledge Noise (KN)问题。HES指文本中词语的embedding
BERT与知识图谱的结合——ERNIE模型浅析
朝闻道
02-16 9485
在nlp领域中，自然语言表征模型由于可以让机器更好地理解人类语言，因此越来越受到人们的关注，其中具有代表性的就是BERT模型，它通过在大量的语料库上进行预训练的方式来实现对于文本语义的理解。简单来说，BERT先随机mask掉一些单词，然后再通过上下文预测的方式来实现语言表征，得到预训练模型后，再针对性地对预训练模型进行微调，就能完成一些nlp的下游任务。 通过分析BERT模型我们可以发现，它虽然考虑了上下文语义，但是还是缺少了一些东西，那就是知识信息。换句话说，BERT模型通过在大量语料的训练可以告诉我们
大数据知识图谱之深度学习：基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统
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未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
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基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习，并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取，通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建，基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学习识别模型，从而完成对医疗问句主体的识别，构建出数据集以及实现文本的训练。通过Django来进行web网页的开发
知识图谱与bert
UpUp的博客
11-18 1792
一、图谱补全 1.KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion (计算三元组的分类、实体预测、关系预测都达到SOTA水平) 1.1背景和目的 三元组的知识图谱在完整度上还有很大的差距 ，评估图谱中不存在的三元组的合理性。 现有方法中，其一 knowledge graph embedding，由于图谱稀疏性只用了结构信息。 其二，使用了文本信息，忽略了上下文下信息 本文方法：将实体和关系视为文本序列，将补全问题视为序列分类问题。之后fine-tune bert来实现
当BERT遇上知识图谱
hecongqing的博客
11-21 1199
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BERT遇上知识图谱：预训练模型与知识图谱相结合的研究进展
11-07
随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。
Python-基于知识图谱的问答系统BERT做命名实体识别和句子相似度分为online和outline模式
08-10
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一文带你了解知识图谱融入预训练模型哪家强？九大模型集中放送
NLPlunwenjiedu的博客
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近年来，随着语言模型的技术发展，其在NLP领域获得巨大的成功，业界SOTA的前沿模型也大多是Transformer结构模型的变体。
知识图谱与BERT融合：NLP领域的新突破
标题中提到的“BERT遇上知识图谱”以及描述中的“预训练模型与知识图谱相结合的研究进展”，指出了自然语言处理（NLP）领域中两个重要概念的融合。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）...
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夕小瑶科技说
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文：Sherry今天给大家带来的是一篇号称可以自动建立知识图谱的文章《Language Models are Open Knowledge Graphs》，文中提出了一个叫Match a...
Bert如何融入知识一-百度和清华ERINE
实力派，无需多言！
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我把这个三元组的信息融入到我的模型之中，也就是我在文本分类的时候不仅仅使用了你的原始文本，还是使用了知识图谱中的三元组信息，相当于一种信息的增强，这个时候我的模型就可以文本分类为”IT公司“这个类别。对于这个操作，我是这么想的，首先从难度来讲，去预测一个词组会比预测一个单字难，而且这个词组是一个实体，所以在学习的时候回学习到实体信息。就像最开始我们的例子，”库克-CEO-苹果公司“，这是外部知识，这个不是我文本中的信息，相当于显示的加入了外部信息。而清华这边的操作是加入了外部的知识信息。
知识图谱与Bert结合
afvko8191的博客
08-30 1532
论文题目： ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities（THU/ACL2019） 本文的工作也是属于对BERT锦上添花，将知识图谱的一些结构化信息融入到BERT中，使其更好地对真实世界进行语义建模。也就是说，原始的bert模型只是机械化地去学习语言相关的“合理性”，而并学习不到语言之间的语义联系，...
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weixin_43235829的博客
02-23 2843
烦 重新下载typora导致我的图片全没了（大家在已经有一个typora的情况下千万别重新下载！）【】部分原本是图片 KG-BERT开源项目实现 python安装 电脑里现有三个版本的python 2.7 3.7 以及3.6 安装3.6 在路径 C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python36 【】 Q: 左侧的几个环境有什么不同？怎么使用？ A: 选了第一行的virtualenv environment，下上两个按顺序都试了一下（一顿瞎操作）1.几.
大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
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2401_84182507的博客
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Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。用于创建模型的对象关系映射为最终用户设计的完美管理界面一流的 URL 设计设计者友好的模板语言缓存系统。在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django 里更关注的是模型（Model）、模板(Template)和视图（Views），称为 MTV模式。层次模型（Model），即数据存取层模板(Template)，即表现层。
EasyNLP 集成 K-BERT 算法，借助知识图谱实现更优 Finetune
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EasyNLP集成K-BERT算法，，使⽤户在具有知识图谱的情况下，取得更好的模型Finetune效果。
BERT+知识图谱：北大-腾讯联合推出知识赋能的K-BERT模型
朝闻道
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作者丨周鹏 单位丨腾讯 研究方向丨自然语言处理、知识图谱 背景 近两年，谷歌 BERT 等无监督预训练语言表示模型在多个 NLP 任务中均取得了可喜的成果。 这些模型在大规模开放域语料库上进行了预训练，以获得通用的语言表示形式，然后在特定的下游任务中进行了微调，以吸收特定领域的知识。但是，由于预训练和微调之间的领域差异，这些模型在知识驱动的任务上表现不佳。 例如，在医疗领域处理电子病历（EMR）分析任务时，经过 Wikipedia 预训练的 Google BERT 无法充分发挥其价值。 .
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