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【導讀】國際萬維網大會（The Web Conference，簡稱WWW會議）是由國際萬維網會議委員會發起主辦的國際頂級學術會議，創辦于1994年，每年舉辦一屆，是CCF-A類會議。WWW 2020將于2020年4月20日至4月24日在中國臺灣臺北舉行。本屆會議共收到了1129篇長文投稿，錄用217篇長文，錄用率為19.2%。這周會議已經召開，會議論文集已經公開，大家可以自己查看感興趣的論文，專知小編繼續整理WWW 2020 系列論文，這期小編為大家奉上的是WWW 2020五篇知識圖譜+圖神經網絡（KG+GNN）相關論文，供大家參考！——多關系實體對齊、問答推理、動態圖實體鏈接、序列實體鏈接、知識圖譜補全。

WWW 2020 會議論文集： //dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3366423

WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、ACL2019GNN、CVPR2019GNN、ICML2019GNN

1. Collective Multi-type Entity Alignment Between Knowledge Graphs

作者：Qi Zhu, Hao Wei, Bunyamin Sisman, Da Zheng, Christos Faloutsos, Xin Luna Dong and Jiawei Han

摘要：知識圖(如Freebase、Yago)是表示各類實體之間豐富真實信息的多關系圖。實體對齊是實現多源知識圖集成的關鍵步驟。它旨在識別涉及同一真實世界實體的不同知識圖中的實體。然而，現有的實體對齊系統忽略了不同知識圖的稀疏性，不能通過單一模型對多類型實體進行對齊。在本文中，我們提出了一種用于多類型實體對齊的聯合圖神經網絡（Collective Graph neural network），稱為CG-MuAlign。與以前的工作不同，CG-MuAlign聯合對齊多種類型的實體，共同利用鄰域信息并將其推廣到未標記的實體類型。具體地說，我們提出了一種新的集中聚集函數1)通過交叉圖和自注意力來緩解知識圖的不完全性，2）通過小批量訓練范例和有效的鄰域抽樣策略，有效地提高了可伸縮性。我們在具有數百萬個實體的真實知識圖上進行了實驗，觀察到了比現有方法更優越的性能。此外，我們的方法的運行時間比目前最先進的深度學習方法要少得多。

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2. Complex Factoid Question Answering with a Free-Text Knowledge Graph

作者：Chen Zhao, Chenyan Xiong, Xin Qian and Jordan Boyd-Graber

摘要：我們介紹了Delft，一個事實問答系統，它將知識圖問答方法的細微和深度與更廣泛的free-文本結合在一起。Delft從Wikipedia構建了一個自由文本知識圖，以實體為節點和句子，其中實體同時出現做為邊。對于每個問題，Delft使用文本句子作為邊，找到將問題實體節點鏈接到候選對象的子圖，創建了密集且覆蓋率高的語義圖。一種新穎的圖神經網絡在free-文本圖上進行推理-通過沿邊句子的信息組合節點上的證據-以選擇最終答案。在三個問答數據集上的實驗表明，Delft能夠比基于機器閱讀的模型、基于BERT的答案排序和記憶網絡更好地回答實體豐富的問題。Delft的優勢既來自于其free-文本知識圖譜的高覆蓋率--是DBpedia關系的兩倍多--也來自于新穎的圖神經網絡，它基于豐富而嘈雜的free-文本證據進行推理。

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3. Dynamic Graph Convolutional Networks for Entity Linking

作者：Junshuang Wu, Richong Zhang, Yongyi Mao, Hongyu Guo, Masoumeh Soflaei and Jinpeng Huai

摘要：實體鏈接將文檔中提及的命名實體映射到給定知識圖中的合適的實體，已被證明能夠從基于圖卷積網絡(GCN)對實體相關性建模中獲得顯著好處。然而，現有的GCN實體鏈接模型沒有考慮到，一組實體的結構化圖不僅依賴于給定文檔的上下文信息，而且在GCN的不同聚合層上自適應地變化，導致在捕捉實體之間的結構信息方面存在不足。在本文中，我們提出了一種動態的GCN體系結構來有效地應對這一挑戰。模型中的圖結構是在訓練過程中動態計算和修改的。通過聚合動態鏈接節點的知識，我們的GCN模型可以集中識別文檔和知識圖之間的實體映射，并有效地捕捉整個文檔中各個實體提及（ mentions）之間的主題一致性。在基準實體連接數據集上的實證研究證實了我們提出的策略的優越性能和動態圖結構的好處。

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4. High Quality Candidate Generation and Sequential Graph Attention Network for Entity Linking

作者：Yichao Zhou, Shaunak Mishra, Manisha Verma, Narayan Bhamidipati and Wei Wang

摘要：實體鏈接(EL)是將文本中提及的內容映射到知識庫(KB)中相應實體的任務。這項任務通常包括候選生成(CG)和實體消歧(ED)兩個階段。目前基于神經網絡模型的EL系統取得了較好的性能，但仍然面臨著兩個挑戰：(1)以往的研究在評估模型時沒有考慮候選實體之間的差異。事實上，候選集的質量(特別是黃金召回)對EL結果有影響。因此，如何提候選的素質需要引起更多的關注。(Ii)為了利用提及實體之間的主題一致性，提出了許多聚集ED的圖和序列模型。然而，基于圖的模型對所有候選實體一視同仁，這可能會引入大量的噪聲信息。相反，序列模型只能觀察先前引用的實體，而忽略了當前提及的實體與其后續實體之間的相關性。針對第一個問題，我們提出了一種基于多策略的CG方法來生成高召回率的候選集。對于第二個問題，我們設計了一個序列圖注意力網絡(SeqGat)，它結合了圖和序列方法的優點。在我們的模型中，提及（ mentions）是按順序處理的。在當前提到的情況下，SeqGAT對其先前引用的實體和后續實體進行動態編碼，并為這些實體分配不同的重要性。這樣既充分利用了主題的一致性，又減少了噪聲干擾。我們在不同類型的數據集上進行了實驗，并在開放的評測平臺上與以前的EL系統進行了比較。比較結果表明，與現有的方法相比，我們的模型有了很大的改進。

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5. Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning

作者：Gaole He, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Peiju Liu and Ji-Rong Wen

摘要：知識圖補全(KGC)任務旨在自動推斷知識圖(KG)中缺失的事實信息。在本文中，我們采取了一個新的視角，旨在利用豐富的用戶-項目交互數據(簡稱用戶交互數據)來改進KGC任務。我們的工作靈感來自于觀察到許多KG實體對應于應用系統中的在線項目。然而，這兩種數據源的固有特性有很大的不同，使用簡單的融合策略很可能會損害原有的性能。為了應對這一挑戰，我們提出了一種新的對抗性學習方法，通過利用用戶交互數據來執行KGC任務。我們的生成器是從用戶交互數據中分離出來的，用來提高鑒別器的性能。鑒別器將從用戶交互數據中學習到的有用信息作為輸入，并逐步增強評估能力，以識別生成器生成的假樣本。為了發現用戶的隱含實體偏好，設計了一種基于圖神經網絡的協同學習算法，并與鑒別器進行聯合優化。這種方法有效地緩解了KGC任務的數據異構性和語義復雜性問題。在三個真實世界數據集上的廣泛實驗已經證明了我們在KGC任務上的方法的有效性。

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【導讀】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 在美國紐約舉辦。Michael Galkin撰寫了AAAI2020知識圖譜論文相關研究趨勢包括：KG-Augmented語言模型，異構KGs中的實體匹配，KG完成和鏈路預測，基于kg的會話人工智能和問題回答，包括論文，值得查看！

Hiroaki Hayashi, Zecong Hu, Chenyan Xiong, Graham Neubig: Latent Relation Language Models. AAAI 2020

• 潛在關系語言模型：本文提出了一種潛在關系語言模型(LRLMs)，這是一類通過知識圖譜關系對文檔中詞語的聯合分布及其所包含的實體進行參數化的語言模型。該模型具有許多吸引人的特性:它不僅提高了語言建模性能，而且能夠通過關系標注給定文本的實體跨度的后驗概率。實驗證明了基于單詞的基線語言模型和先前合并知識圖譜信息的方法的經驗改進。定性分析進一步證明了該模型的學習能力，以預測適當的關系在上下文中。

論文題目

Model Cards for Model Reporting

論文摘要

在給定一些具有足夠訓練樣本的基本類別上，少鏡頭學習的目的是從很少的樣本中學習新的類別。這項任務的主要挑戰是新的類別容易受到顏色、紋理、物體形狀或背景背景（即特異性）的支配，這對于給定的少數訓練樣本是不同的，但對于相應的類別則不常見。幸運的是，我們發現基于范疇可以幫助學習新概念，從而避免新概念被特定性所支配。此外，結合不同類別之間的語義關聯，可以有效地規范這種信息傳遞。在這項工作中，我們以結構化知識圖的形式來表示語義關聯，并將此圖集成到深度神經網絡中，利用一種新的知識圖轉移網絡（KGTN）來促進少量鏡頭的學習。具體地說，通過使用對應類別的分類器權重初始化每個節點，學習傳播機制以自適應地通過圖來探索節點間的相互作用，并將基本類別的分類器信息傳遞給新類別的分類器信息。在ImageNet數據集上進行的大量實驗表明，與當前領先的競爭對手相比，性能有了顯著提高。此外，我們還構建了一個涵蓋更大尺度類別（即6000個類別）的ImageNet-6K數據集，在該數據集上的實驗進一步證明了我們提出的模型的有效性。

論文作者 陳日泉，陳天水，許曉璐，吳鶴峰，李冠斌，梁林，中山大學達克馬特人工智能研究所。

【導讀】自然語言處理國際頂級會議EMNLP 2019于11月3日至11月7日在中國香港舉行。為了帶大家領略高質量論文，專知小編特意整理了六篇EMNLP 2019GNN相關論文，并附上論文鏈接供參考——命名實體識別、情感分類、對話圖卷積網絡、數據生成文本、短文本分類、Aspect-level情感分類等。

1、A Lexicon-Based Graph Neural Network for Chinese NER

作者：Tao Gui, Yicheng Zou, Qi Zhang;

摘要：遞歸神經網絡（RNN）用于中文命名實體識別（NER）中，能夠對文字信息進行順序跟蹤，取得了很大的成功。然而，由于鏈式結構的特點和缺乏全局語義，基于RNN的模型容易產生歧義。本文試圖通過引入一種全局語義的基于詞典的圖神經網絡來解決這一問題，該網絡利用詞典知識連接字符來捕獲局部成分，而全局中繼節點則可以捕獲全局句子語義和長距離依賴。基于字符、潛在單詞和整個句子語義之間的多重交互，可以有效地解決單詞歧義。在4個NER數據集的實驗表明，該模型與其他基線模型相比有顯著的改進。

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//qizhang.info/paper/emnlp-2019.ner.pdf

2、Aspect-based Sentiment Classification with Aspect-specific Graph Convolutional Networks

作者：Chen Zhang, Qiuchi Li, Dawei Song;

摘要：注意機制和卷積神經網絡（CNNs）由于其固有的方面和上下文詞的語義對齊能力，被廣泛應用于基于方面的情感分類。然而，這些模型缺乏一種機制來解釋相關的句法約束和長距離的詞語依賴，因此可能會錯誤地將句法無關的上下文詞作為判斷方面情緒的線索。為了解決這個問題，我們提出在句子的依存樹上建立一個圖卷積網絡（GCN），以利用句法信息和詞的依存關系。在此基礎上，提出了一種新的面向方面的情感分類框架。在三個基準集合上的實驗表明，我們所提出的模型比一系列最先進的模型更具有相當的有效性，并且進一步證明了圖卷積結構能夠恰當地捕獲語法信息和長距離字的依賴關系。

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3、DialogueGCN A Graph Convolutional Neural Network for Emotion Recognition in Conversation

作者：Deepanway Ghosal, Navonil Majumder, Soujanya Poria, Niyati Chhaya, Alexander Gelbukh;

摘要：會話情感識別（ECC）由于其在醫療、教育、人力資源等多個領域的廣泛應用，近年來受到了研究者的廣泛關注。在本文中，我們提出了對話圖卷積網絡（DialogueGCN），基于圖神經網絡的ERC方法。我們利用對話者的自言和對話人之間的依賴關系來為情緒識別建立會話環境模型。DialogueGCN通過圖形網絡解決了當前基于RNN的方法中存在的上下文傳播問題。我們經驗表明，這種方法緩解了這樣的問題，同時在一些基準的情緒分類數據集上超過了目前的狀態。

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4、Enhancing AMR-to-Text Generation with Dual Graph Representations

作者：Leonardo F. R. Ribeiro, Claire Gardent, Iryna Gurevych;

摘要：基于圖的數據生成文本，如抽象意義表示（AMR），是一個具有挑戰性的任務，因為如何正確地對具有標記邊的圖的結構進行編碼存在固有的困難。為了解決這一難題，我們提出了一種新的圖-序列模型，該模型對AMR圖中包含的結構信息的不同但互補的透視圖進行編碼。該模型學習節點的自頂向下和自下而上的并行表示，以捕獲圖的對比視圖。我們還研究了不同節點消息傳遞策略的使用，使用不同的最先進的圖形編碼器來計算基于傳入和傳出透視圖的節點表示。在我們的實驗中，我們證明了對偶圖表示法可以改進AMR到文本的生成，從而在兩個AMR數據集上取得了最先進的效果。

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5、Heterogeneous Graph Attention Networks for Semi-supervised Short Text Classification

作者：Linmei Hu, Tianchi Yang, Chuan Shi, Houye Ji, Xiaoli Li ;

摘要：短文本分類在新聞和推特標記中得到了豐富而重要的應用，以幫助用戶查找相關信息。由于在許多實際用例中缺乏標記的訓練數據，因此迫切需要研究半監督短文本分類。現有的研究大多集中在長文本上，由于標記數據的稀疏性和局限性，在短文本上的表現不盡人意。本文提出了一種新的基于異構圖神經網絡的半監督短文本分類方法，該方法充分利用了標記數據少和未標記數據大的優點，實現了信息在圖上的傳播。特別是，我們提出了一種靈活的HIN（異構信息網絡）框架，用于建模短文本，它可以集成任何類型的附加信息，并捕獲它們之間的關系來解決語義稀疏性。然后，我們提出了基于節點級和類型級注意的雙重注意機制的異構圖注意網絡(HGAT)嵌入HIN進行短文本分類。注意機制可以學習不同相鄰節點的重要性，以及不同節點(信息)類型對當前節點的重要性。大量的實驗結果表明，我們提出的模型在6個基準數據集上的性能顯著優于最先進的方法。

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6、Syntax-Aware Aspect Level Sentiment Classification with Graph Attention Networks

作者：Binxuan Huang, Kathleen M. Carley ;

摘要：Aspect-level情感分類旨在識別向上下文語句給出的aspect表達的情緒。以往的基于神經網絡的方法在很大程度上忽略了句子的句法結構。在本文中，我們提出了一種新的目標依賴圖注意力網絡(TD-GAT)來進行方面層次的情感分類，該網絡明確利用了詞語之間的依賴關系。使用依賴圖，它直接從一個方面目標的語法上下文傳播情感特征。在我們的實驗中，我們證明了我們的方法優于使用GloVe嵌入的多個基線。我們還證明了使用BERT表示可以進一步顯著地提高性能。

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