作者 | Ccxs

整理 | NewBeeNLP

知识图谱

  • Robust Knowledge Graph Completion with Stacked Convolutions and a Student Re-Ranking Network 使用堆叠卷积和学生重排网络的具有鲁棒性的知识图谱补全

  • Poisoning Knowledge Graph Embeddings via Relation Inference Patterns 通过关系推理模式毒化知识图谱嵌入

  • PairRE: Knowledge Graph Embeddings via Paired Relation Vectors 通过配对关系向量的知识图谱嵌入

  • How Knowledge Graph and Attention Help? A Qualitative Analysis into Bag-level Relation Extraction 知识图谱和注意力如何帮助?对袋级关系提取的定性分析

  • Search from History and Reason for Future: Two-stage Reasoning on Temporal Knowledge Graphs 从历史中搜索,为未来推理:时序知识图谱上的两阶段推理

  • Employing Argumentation Knowledge Graphs for Neural Argument Generation 使用论证知识图谱用于神经论证生成

  • Unified Interpretation of Softmax Cross-Entropy and Negative Sampling: With Case Study for Knowledge Graph Embedding Softmax交叉熵和负采样的统一解释:知识图谱嵌入的案例研究

  • Question Answering Over Temporal Knowledge Graphs 时序知识图谱上的问题回答

  • Are Missing Links Predictable? An Inferential Benchmark for Knowledge Graph Completion 缺失的链接是可预测的吗?知识图谱补全的推理基准

  • SemEval-2021 Task 11: NLPContributionGraph - Structuring Scholarly NLP Contributions for a Research Knowledge Graph SemEval-2021Task11:NLPContributionGraph--为研究型知识图谱构建学术性的NLP贡献

  • KnowGraph@IITK at SemEval-2021 Task 11: Building Knowledge Graph for NLP Research KnowGraph@IITK在SemEval-2021Task11:为NLP研究构建知识图谱

推荐系统

  • Personalized Transformer for Explainable Recommendation 用于可解释推荐的个性化Transformer

  • HieRec: Hierarchical User Interest Modeling for Personalized News Recommendation HieRec: 用于个性化新闻推荐的分层用户兴趣建模

  • PP-Rec: News Recommendation with Personalized User Interest and Time-aware News Popularity PP-Rec: 具备个性化用户兴趣和时间感知新闻流行度的新闻推荐

  • Quotation Recommendation and Interpretation Based on Transformation from Queries to Quotations 基于从查询到报价的转化的报价推荐和解释

  • CRSLab: An Open-Source Toolkit for Building Conversational Recommender System CRSLab: 构建对话式推荐系统的开源工具箱

  • IFlyEA: A Chinese Essay Assessment System with Automated Rating, Review Generation, and Recommendation IFlyEA:一个具有自动评级、评论生成和推荐功能的中文作文评估系统

  • Are we human, or are we users? The role of natural language processing in human-centric news recommenders that nudge users to diverse content 我们是人,还是用户?自然语言处理在以人为本的新闻推荐器中的作用,促使用户选择不同的内容

一起交流

想和你一起学习进步!『NewBeeNLP』目前已经建立了多个不同方向交流群(机器学习 / 深度学习 / 自然语言处理 / 搜索推荐 / 图网络 / 面试交流 / 等),名额有限,赶紧添加下方微信加入一起讨论交流吧!(注意一定o要备注信息才能通过)

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在做算法工程师的道路上,你掌握了什么概念或技术使你感觉自我提升突飞猛进?

2021-12-18

百度黄正杰:知识增强图语义理解技术

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