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簡介： 今年AAAI 2020接收了1591篇論文，其中有140篇是與圖相關的。接下來將會介紹幾篇與圖和知識圖譜相關的幾篇論文。以下為內容大綱：

• KG-Augmented Language Models In Diherent Flavours

Hayashi等人在知識圖上建立了自然語言生成（NLG）任務的潛在關系語言模型（LRLM）。就是說，模型在每個時間步上要么從詞匯表中提取一個單詞，要么求助于已知關系。 最終的任務是在給定主題實體的情況下生成連貫且正確的文本。 LRLM利用基礎圖上的KG嵌入來獲取實體和關系表示，以及用于嵌入表面形式的Fasttext。 最后，要參數化流程，需要一個序列模型。作者嘗試使用LSTM和Transformer-XL來評估與使用Wikidata批注的Freebase和WikiText鏈接的WikiFacts上的LRLM。

Liu等人提出了K-BERT，它希望每個句子（如果可能）都用來自某些KG的命名實體和相關（謂詞，賓語）對進行注釋。 然后，將豐富的句子樹線性化為一個新的位置相似嵌入，并用可見性矩陣進行遮罩，該矩陣控制輸入的哪些部分在訓練過程中可以看到并得到關注。

Bouraoui等人進一步評估了BERT的關系知識，即在給定一對實體（例如，巴黎，法國）的情況下，它是否可以預測正確的關系。 作者指出，BERT在事實和常識性任務中通常是好的，而不是糟糕的非詞性任務，并且在形態任務中相當出色。

• Entity Matching in Heterogeneous KGs

不同的KG具有自己的模型來建模其實體，以前，基于本體的對齊工具僅依靠此類映射來標識相似實體。 今天，我們有GNN只需少量培訓即可自動學習此類映射！

Sun等人提出了AliNet，這是一種基于端到端GNN的體系結構，能夠對多跳鄰域進行聚合以實現實體對齊。 由于架構異質性，由于相似的實體KG的鄰域不是同構的，因此任務變得更加復雜。 為了彌補這一點，作者建議關注節點的n跳環境以及具有特定損失函數的TransE樣式關系模式。

Xu等人研究了多語言KG（在這種情況下為DBpedia）中的對齊問題，其中基于GNN的方法可能陷入“多對一”的情況，并為給定的目標實體生成多個候選源實體。 作者研究了如何使他們的預測中的GNN編碼輸出更加確定。

• Knowledge Graph Completion and Link Prediction

AAAI’20標記并概述了兩個增長趨勢：神經符號計算與臨時性的KG越來越受到關注。

• KG-based Conversational AI andQuestion Answering

AAAI’20主持了“對話狀態跟蹤研討會”（DSTC8）。 該活動聚集了對話AI方面的專家，包括來自Google Assistant，Amazon Alexa和DeepPavlov的人員。在研討會上，多個專家都提出了對話AI的相關研究方法。

題目： Knowledge-Enriched Visual Storytelling

摘要： 故事具有多樣性和高度個性化，為故事生成提供了很大的可能輸出空間。現有的端到端方法產生單調的故事，因為它們僅限于單個訓練數據集中的詞匯和知識。本文介紹了KG-Story，一個三階段的框架，它允許故事生成模型利用外部知識圖生成有趣的故事。KG-Story從輸入提示中提取一組有代表性的單詞，利用外部知識圖豐富單詞集，最后根據豐富的單詞集生成故事。這種蒸餾-濃縮-生成框架不僅允許在濃縮階段使用外部資源，還允許在蒸餾和生成階段使用外部資源。在本文中，我們展示了KG故事在視覺講故事方面的優越性，輸入提示是五張照片的序列，輸出是一個短篇故事。根據人類排名評估，KG Story生成的故事平均排名高于最先進的系統。

作者簡介： Chao Chun Hsu，美國科羅拉多大學博德分校計算機科學系研究助理。

Lun-Wei Ku，中國科學院信息科學研究所博士。