摘要

常识知识图(如TOMIC和ConceptNet)的自动知识库补全与被广泛研究的传统知识库(如Freebase)相比提出了独特的挑战。常识知识图使用自由形式的文本来表示节点，与传统的KBs相比，结果是更多的数量级的节点(TOMIC中的节点比Freebase (FB15K237)多了约18倍)。重要的是，这意味着非常稀疏的图结构——这是现有的假设在相对较小的节点集上的图是密集连接的KB 补全方法的主要挑战。

在本文中，我们提出了新的知识库补全模型，可以通过利用节点的结构和语义上下文来解决这些挑战。具体来说，我们研究了两个关键思想:(1)从局部图结构中学习，使用图卷积网络和自动图致密化;(2)将学习从预先训练的语言模型转移到知识图，以增强知识的上下文表示。我们描述了将这两个来源的信息合并到一个联合模型中的方法，并为ATOMIC上的知识库补全和ConceptNet上的排名指标评估提供了第一个经验结果。我们的结果证明了语言模型表示在提高链接预测性能方面的有效性，以及在子图上训练以提高计算效率时从局部图结构(ConceptNet的MRR +1.5点)学习的优势。对模型预测的进一步分析揭示了语言模型能够很好地捕获的常识知识类型。

1.介绍和动机

虽然在Freebase等传统知识库的知识库补全方面有大量的工作，但在ATOMIC (Sap等人2019)和ConceptNet (Speer和Havasi 2013)等常识知识图的知识库补全方面的工作相对较少。本文的明确目标是确定常识知识库完成中的独特挑战，研究解决这些挑战的有效方法，并提供全面的经验见解和分析。

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