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本文處理學習和推理語言和視覺數據的相關下游任務的挑戰，如視覺問題回答(VQA)和自然語言的視覺推理(NLVR)。我們設計了一個新穎的跨模態關聯模塊，用端到端框架在目標任務的監督下學習各種輸入模態組件之間的關聯表示，這比僅僅重塑原始表示空間更易于推廣到未觀測的數據。除了對文本實體和視覺實體之間的相關性進行建模外，我們還對文本中的實體關系和圖像中的對象關系之間的高階相關性進行建模。我們提出的方法使用公共基準，在兩個不同的語言和視覺任務上顯示出具有競爭力的性能，并改進了最新發布的結果。NLVR任務學習的輸入空間對齊及其相關表示提高了VQA任務的訓練效率。

題目： Beyond Triplets: Hyper-Relational Knowledge Graph Embedding for Link Prediction

摘要： 知識圖譜(KGs)嵌入的是一個強大的工具,能夠預測KGs缺失的鏈接。現有的技術通常將KG表示一個三元組集合,每個三元組(h, r, t)通過關系r將兩個實體h和t聯系起來,并從這樣的三元組中學習實體/關系嵌入，同時保留這樣的結構。然而,這種三元組的表示過分簡化了存儲在KG中的數據的復雜性,尤其是超關系的事實,其中每個事實不僅包含基本三元組(h r t),還有相關的鍵-值對(k、v)。盡管最近有一些技術試圖通過將超關系事實轉換為n元表示來學習這些數據（即一組沒有三元組組的鍵值對）。由于它們不知道三元組結構，導致了次優模型，三元組結構是現代KGs的基本數據結構，保留了鏈接預測的基本信息。為了解決這個問題，我們提出了HINGE，一個超相關KG嵌入模型，它直接從KG學習超相關事實。HINGE不僅捕獲了在三元組中編碼的KG的主要結構信息，而且還捕獲了每個三元組及其相關鍵-值對之間的相關性。我們在KG預測任務大量的實驗顯示了優越性。特別是，HINGE不僅始終優于僅從三元組學習的KG嵌入方法，而且始終優于使用n元表示從超關系事實學習的方法。

題目： Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks

摘要： 圖卷積網絡(GCNs)最近被證明在對圖結構數據建模方面是非常成功的。然而，主要的重點是處理簡單的無向圖。多關系圖是一種更為普遍和流行的圖，其中每條邊都有一個與之相關的標簽和方向。現有的大多數處理此類圖的方法都存在參數過多的問題，并且僅限于學習節點的表示形式。在本文中，我們提出了一種新的圖卷積框架COMP-GCN，它將節點和關系共同嵌入到一個關系圖中。COMP-GCN利用知識圖譜嵌入技術中的各種實體關系組合操作，并根據關系的數量進行擴展。它還概括了幾種現有的多關系GCN方法。我們評估了我們提出的方法在多個任務，如節點分類，鏈接預測，和圖分類，并取得了明顯的結果。

我們提出UniViLM:一個用于多模態理解和生成的統一視頻和語言預訓練模型。最近，基于BERT的NLP和圖像語言任務預訓練技術取得了成功，受此啟發，VideoBERT和CBT被提出將BERT模型用于視頻和語言預訓練，并使用敘事性教學視頻。不同于他們的工作只訓練理解任務，我們提出了一個統一的視頻語言理解和生成任務的預訓練模型。我們的模型由4個組件組成，包括兩個單模態編碼器、一個交叉編碼器和一個帶Transformer主干的譯碼器。我們首先對我們的模型進行預訓練，以學習視頻和語言在大型教學視頻數據集上的通用表示。然后，我們在兩個多模態任務上對模型進行微調，包括理解任務(基于文本的視頻檢索)和生成任務(多模態視頻字幕)。我們的大量實驗表明，我們的方法可以提高理解和生成任務的性能，并取得了最先進的結果。

【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。

題目

知識圖譜的生成式對抗零樣本關系學習:Generative Adversarial Zero-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs

簡介

大規模知識圖譜（KGs）在當前的信息系統中顯得越來越重要。為了擴大知識圖的覆蓋范圍，以往的知識圖完成研究需要為新增加的關系收集足夠的訓練實例。本文考慮一種新的形式，即零樣本學習，以擺脫這種繁瑣的處理，對于新增加的關系，我們試圖從文本描述中學習它們的語義特征，從而在不見實例的情況下識別出看不見的關系。為此，我們利用生成性對抗網絡（GANs）來建立文本與知識邊緣圖域之間的聯系：生成器學習僅用有噪聲的文本描述生成合理的關系嵌入。在這種背景下，零樣本學習自然轉化為傳統的監督分類任務。從經驗上講，我們的方法是模型不可知的，可以應用于任何版本的KG嵌入，并在NELL和Wikidataset上產生性能改進。

作者 Pengda Qin,Xin Wang,Wenhu Chen,Chunyun Zhang,Weiran Xu1William Yang Wang