我区知识图谱嵌入新模型研究被国际顶级会议ACL录用

计算语言学年会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL）是人工智能领域自然语言处理方向最权威的顶级学术会议，由计算语言学协会在世界范围内每年召开一次。在ACL 2024中，内蒙古大学计算机学院（软件学院）苏向东副教授、高光来教授课题组论文被录用，该论文首次聚焦于多领域知识图谱补全问题，论文第一作者为高光来教授组指导的博士研究生李江。

知识图谱是用于描述实体及其相互关系的语义网络，它包含节点（实体）和边（关系），通常涵盖多个领域，能够帮助我们更直观地理解复杂知识体系，在智能决策、智能客服，个性化推荐等多个实际场景中具有重要应用。知识图谱涉及多领域的特点对知识图谱嵌入表示提出了很大挑战，现有的知识图谱嵌入表示方法很少对多域知识图谱的嵌入表示进行明确的域限制，导致不同域的关系以及实体嵌入表示的重叠问题，降低了链接预测的性能。

为了应对这一挑战，该课题组设计出一种将知识图谱中的实体和关系转换为低维向量表示的方法——“双阿基米德螺旋知识图嵌入”（DuASE）模型。DuASE的动机来源于课题组的一个发现：关系类型和实体类型蕴含着区分不同领域知识的关键线索，可以用来区分不同领域知识。由于大多数知识图谱中不包含实体类型信息，课题组主要依靠关系类型来实现域知识的区分，精确地捕捉域信息和实体间的依赖关系，优化知识图谱嵌入表示，从而避免跨域嵌入表示重叠问题，在多领域知识图谱推理任务中获得了迄今为止最优的性能。“多领域知识图谱嵌入表示的价值在于其能够汇聚跨领域的数据与知识，有望为智能决策提供更为全面、精确且结构化的信息支撑，从而提升决策质量和效率。”苏向东副教授表示。

据了解，该研究成果在自治区多个领域展现出广阔的应用潜力，尤其助力“五大任务”紧密相关的关键和重点领域高质量发展。例如，在农牧业行业，通过农业知识图谱集成土壤信息、气候数据、作物品种、病虫害、农业知识等多方面信息，构建智能决策支持系统，为农民提供最佳种植时间、适宜作物选择、防治病害虫方法等科学的种植规划建议。在智能制造行业，知识图谱可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低能耗，助力传统产业稳步迈向转型升级。在文化旅游行业，知识图谱可以助力打造智慧景区，提升游客体验，促进文化传承与创新，推动自治区智慧文旅发展。在医疗健康行业，医疗知识图谱能够为疾病预测、个性化治疗方案制定提供知识支撑，实现精准医疗。该成果也可用于古籍档案和文献的挖掘分析，促进“北疆文化”的广泛传播与深度应用，提升自治区文化软实力，助力自治区在“一带一路”倡议中更好地发挥向北开放桥头堡的作用。

该研究得到了国家自然科学基金项目以及自治区关键技术攻关计划项目、自治区重点研发和成果转化计划项目的经费支持，蒙古文智能信息处理技术国家地方联合工程研究中心为该项研究提供了软硬件支撑。苏向东副教授表示，“我们将结合自治区重点行业特点和重点任务需求，持续优化知识图谱相关算法，积极探索知识图谱在农牧业、制造业、文化旅游、医疗健康等多个行业的创新应用，开发定制化的智能解决方案，为自治区人工智能技术发展贡献力量。”