東南大學高桓：知識圖譜表示學習 | 直播預告·PhD Talk #15

嘉賓介紹

高桓

東南大學博士生

高桓，東南大學知識工程與科學實驗室三年級博士生，研究内容包括知識圖譜建構、自然語言處理、知識挖掘、深度學習。在漆桂林教授的指導下發表 sci 雜志論文和 cikm 會議論文，現在開始從事表示學習的研究。

主題介紹

在這一期的 talk 中，我将會給大家介紹我們在表示學習的一些進展。在傳統的表示學習中，在訓練表示學習模型的過程中加入其他的增強資訊會提高表示學習的效果通常情況下大家隻會加入一些單一的資訊，但知識圖譜本身的結構資訊往往會被忽略。

我們在表示學習的研究中一直在考慮如何加入知識圖譜的結構資訊并以此為基礎提出了一個新的表示學習方法。在整個研究過程中我們主要關注兩個問題：1）如何加入結構資訊 2）以及哪些結構資訊是可以用來提升表示學習算法的。

最後通過實驗證明在加入知識圖譜的結構資訊後可以提高表示學習在實體類型預測以及實體關系預測的效果，使得我們的算法達到了目前最先進的水準。

活動時間

9 月 1 日 本周五 20:00

活動地點

使用 鬥魚app 搜尋房間号「1743775」

或

來源：paperweekly