近日,經濟信息工程學院教師趙宇第一作者論文《Connecting Embeddings for Knowledge Graph Entity Typing》,在人工智能國際頂級會議ACL(CCF A類)上成功發表。這是繼2015年之后我院教師再次在ACL上發表高水平學術論文。
知識圖譜(Knowledge Graph)作為結構化知識驅動智能應用的核心數據支撐,其自動補全已成為人工智能技術中一項基礎且重要的任務。知識圖譜實體類型推理(KG Entity Typing)致力于預測知識圖譜中可能缺失的實體類型實例,其作為知識圖譜自動補全的一項子任務,非常重要但仍然缺乏更深入的研究。趙宇老師的課題組在該文中提出一種新的實體類型推理算法,該方法基于聯合學習的思路,從已知實體類型標注集中局部類型標注知識(Local typing knowledge)和知識圖譜中全局三元組知識(Global triple knowledge)兩類數據中挖掘知識,提出了兩種有效的基于知識驅動的實體類型推理機制,建立了兩個新的嵌入式模型(Embedding Models)并加以實現。最終,建立聯合模型并實現實體類型推理。通過在真實知識圖譜Freebase和YAGO上的兩類實驗(即實體類型預測和實體類型分類),驗證了論文所提實體類型推理機制和模型的有效性。我校經濟與管理學院2015級本科生張安翔參與了該論文的撰寫。
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