「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發起的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到吉林大學人工智能學院碩士生王博，為大家在線解讀其發表于 WWW 2021 的最新工作：Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion。對本期主題感興趣的小伙伴，5 月 27 日（周四）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

直播信息

在知識圖譜補全領域，考慮到現存知識圖譜補全方法的弊端，即圖嵌入方法泛化能力差以及文本編碼方法缺乏結構化知識且計算開銷過大的問題，我們提出一種結構增強的文本表示學習方法，實現了兩大類方法的優勢互補。

具體地，基于孿生網絡結構，我們采用預訓練語言模型做編碼器以充分利用實體和關系的文本信息，并提出兩種評分策略以同時建模上下文和結構信息。此外，我們提出了一種自適應集成方案，將兩大類方法的得分做出自適應融合，進一步提高了知識圖譜補全的性能。實驗結果顯示，我們的方法能夠有效提高知識圖譜補全的性能、速度和泛化能力。

論文標題：

Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2004.14781

代碼鏈接：

https://github.com/wangbo9719/StAR_KGC

本次分享的具體內容有：?

• 知識圖譜補全任務簡介

• StAR模型介紹

• 實驗

• 總結

嘉賓介紹

?王博?/ 吉林大學碩士生?

王博，2019 年在吉林大學軟件學院卓越工程師班獲得學士學位，目前在吉林大學人工智能學院攻讀碩士學位，師從常毅教授，2021 年秋季學期將繼續攻讀博士學位。研究興趣包括 knowledge graph completion, knowledge graph reasoning, aspect-level sentiment analysis，目前已經在 WWW 等頂會發表論文。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束后，嘉賓還將在直播交流群內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「AI Drive」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | WWW 2021：基于结构增强文本表示学习的知识图谱补全方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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