【摘 要】
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近年来,知识图谱因具有以统一的方式组织数据等优势,被广泛应用于许多需要知识的任务,并且在电子商务领域大放光彩。然而知识服务通常需要烦琐的数据选择和知识注入模型的设
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研究中心,浙江大学软件学院,阿里巴巴集团
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.91846204,No.U19B2027)。
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近年来,知识图谱因具有以统一的方式组织数据等优势,被广泛应用于许多需要知识的任务,并且在电子商务领域大放光彩。然而知识服务通常需要烦琐的数据选择和知识注入模型的设计,这会给业务带来不良影响。为了更好地解决这一问题,提出了“预训练+知识向量服务”的模式,并设计了知识图谱预训练模型(PKGM),在不直接访问商品知识图谱中三元组数据的情况下,以知识向量的方式为下游任务提供知识图谱服务。在商品分类、同款商品识别和商品推荐等知识图谱下游任务中进行测试,实验结果表明,知识图谱预训练模型能够有效地提高每个任务的性能。
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