【导读】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 在美国纽约举办。Michael Galkin撰写了AAAI2020知识图谱论文相关研究趋势包括：KG-Augmented语言模型，异构KGs中的实体匹配，KG完成和链路预测，基于kg的会话人工智能和问题回答，包括论文，值得查看！
Hiroaki Hayashi, Zecong Hu, Chenyan Xiong, Graham Neubig: Latent Relation Language Models. AAAI 2020
- 潜在关系语言模型：本文提出了一种潜在关系语言模型(LRLMs)，这是一类通过知识图谱关系对文档中词语的联合分布及其所包含的实体进行参数化的语言模型。该模型具有许多吸引人的特性:它不仅提高了语言建模性能，而且能够通过关系标注给定文本的实体跨度的后验概率。实验证明了基于单词的基线语言模型和先前合并知识图谱信息的方法的经验改进。定性分析进一步证明了该模型的学习能力，以预测适当的关系在上下文中。
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1. https://arxiv.org/pdf/1908.07690.pdf
2.K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph
3.ERNIE 2.0: A Continual Pre-Training Framework for Language Understanding
4.SensEmBERT: Context-Enhanced Sense Embeddings for Multilingual Word Sense Disambiguation
5.Inducing Relational Knowledge from BERT
6.Knowledge Graph Alignment Network with Gated Multi-hop Neighborhood Aggregation
7.Coordinated Reasoning for Cross-Lingual Knowledge Graph Alignment
8.Differentiable Reasoning on Large Knowledge Bases and Natural Language
9. Diachronic Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
10.Reasoning on Knowledge Graphs with Debate Dynamics
11.Commonsense Knowledge Base Completion with Structural and Semantic Context
12.InteractE: Improving Convolution-based Knowledge Graph Embeddings by Increasing Feature Interactions
13.Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction
14. Towards Scalable Multi-Domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset
15.Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
16.Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering
17.Knowledge-Enriched Visual Storytelling
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知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。
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