知识库问题的最现有的方法接听（KBQA）关注特定的基础知识库，原因是该方法的固有假设，或者因为在不同的知识库上评估它需要非琐碎的变化。然而，许多流行知识库在其潜在模式中的相似性份额可以利用，以便于跨知识库的概括。为了实现这一概念化，我们基于2级架构介绍了一个KBQA框架，该架构明确地将语义解析与知识库交互分开，促进了数据集和知识图中的转移学习。我们表明，具有不同潜在知识库的数据集预先灌注可以提供显着的性能增益并降低样本复杂性。我们的方法可实现LC-Quad（DBPedia），WEDQSP（FreeBase），简单问话（Wikidata）和MetaQA（WikiMovies-KG）的可比性或最先进的性能。
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We propose KnowGL, a tool that allows converting text into structured relational data represented as a set of ABox assertions compliant with the TBox of a given Knowledge Graph (KG), such as Wikidata. We address this problem as a sequence generation task by leveraging pre-trained sequence-to-sequence language models, e.g. BART. Given a sentence, we fine-tune such models to detect pairs of entity mentions and jointly generate a set of facts consisting of the full set of semantic annotations for a KG, such as entity labels, entity types, and their relationships. To showcase the capabilities of our tool, we build a web application consisting of a set of UI widgets that help users to navigate through the semantic data extracted from a given input text. We make the KnowGL model available at https://huggingface.co/ibm/knowgl-large.
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正如GPT-3和T5所证明的那样，随着参数空间变得越来越大，变压器具有能力。但是，对于需要大量知识的任务，非参数存储器允许模型在计算成本和GPU内存需求的次线性增加中急剧增长。诸如RAG和Realm之类的最新模型已将检索引入条件生成。这些模型结合了从一系列语料库中的神经初始检索。我们基于这一研究，提出了RE2G，该研究将神经初始检索和重新融合到基于巴特的序列到序列的生成中。我们的阅读方法还允许从无与伦比分数的来源合并结果，从而实现BM25和神经初始检索的合奏。为了训练我们的系统端到端，我们引入了一种新颖的知识蒸馏变体，以在目标序列输出上仅使用地面真理来训练初始检索，重读者和生成。我们在四个不同的任务中发现了很大的收益：零击插槽填充，问答，事实检查和对话，相对增长了9％至34％，比以前的苏格兰短裙排行榜上的最先前的排行榜相比。我们将代码作为开源提供，网址为https://github.com/ibm/kgi-slot-filling/tree/re2g。
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研究部门在组织中推动创新的重要作用。随着速度和量的信息增长，绘制见解，跟随趋势，保持新的研究以及制定策略的配制策略越来越越来越具有挑战性。在本文中，我们介绍了一个用例，即公司研究界如何利用语义网络技术来诱导从结构化和文本数据中诱导统一的知识图，通过整合与研究项目相关的社区使用的各种应用程序，学术论文，学术论文，数据集，成就和认可。为了使应用程序开发人员更容易访问知识图，我们确定了一组通用模式，用于利用诱导的知识并将其视为API。这些模式是从用户研究中诞生的，这些模式确定了最有价值的用例或用户疼痛点要缓解。我们概述了两个不同的方案：用于业务使用的建议和分析。我们将详细讨论这些方案，并针对实体建议提供经验评估。所使用的方法和从这项工作中学到的教训可以应用于面临类似挑战的其他组织。
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2022-04-08
在本文中，我们介绍了一个系统，以展示最新的最新检索增强生成模型的功能，该模型接受了知识密集型语言任务的培训，例如插槽填充，开放式域问题答案，对话和事实检查。此外，鉴于用户查询，我们显示如何将这些不同模型的输出组合在一起以互相盘问彼此的输出。特别是，我们展示了使用问题答案模型如何提高对话的准确性。我们还将发布演示中使用的所有模型作为本文的贡献。一个简短的视频，展示了该系统，请访问https://ibm.box.com/v/emnlp2022-demo。
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The increasing interest in autonomous robots with a high number of degrees of freedom for industrial applications and service robotics demands control algorithms to handle multiple tasks as well as hard constraints efficiently. This paper presents a general framework in which both kinematic (velocity- or acceleration-based) and dynamic (torque-based) control of redundant robots are handled in a unified fashion. The framework allows for the specification of redundancy resolution problems featuring a hierarchy of arbitrary (equality and inequality) constraints, arbitrary weighting of the control effort in the cost function and an additional input used to optimize possibly remaining redundancy. To solve such problems, a generalization of the Saturation in the Null Space (SNS) algorithm is introduced, which extends the original method according to the features required by our general control framework. Variants of the developed algorithm are presented, which ensure both efficient computation and optimality of the solution. Experiments on a KUKA LBRiiwa robotic arm, as well as simulations with a highly redundant mobile manipulator are reported.
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每年国际语义网络会议组织一套语义网络挑战，以建立将在一些问题领域推进最先进的解决方案的竞争。语义答案类型和关系预测任务（SMART）任务是ISWC 2021语义网络挑战之一。这是在ISWC 2020成功智能2020后的挑战的第二年。今年的版本侧重于两个对知识库问题应答（KBQA）的非常重要的子任务：答案类型预测和关系预测。问题类型和答案类型预测可以在知识库问题应答系统中发挥关键作用，提供关于有助于生成正确查询或排名答案候选人的预期答案的见解。鉴于自然语言的问题更具体地说，第一个任务是使用目标本体预测答案类型（例如，DBPedia或Wikidata。类似地，第二个任务是识别自然语言查询中的关系并将它们链接到目标本体中的关系。本文讨论了任务描述，基准数据集和评估指标。有关更多信息，请访问https://smart-task.github.io/2021/。
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由于它们的时间加工能力及其低交换（尺寸，重量和功率）以及神经形态硬件中的节能实现，尖峰神经网络（SNNS）已成为传统人工神经网络（ANN）的有趣替代方案。然而，培训SNNS所涉及的挑战在准确性方面有限制了它们的表现，从而限制了他们的应用。因此，改善更准确的特征提取的学习算法和神经架构是SNN研究中的当前优先级之一。在本文中，我们展示了现代尖峰架构的关键组成部分的研究。我们在从最佳执行网络中凭经验比较了图像分类数据集中的不同技术。我们设计了成功的残余网络（Reset）架构的尖峰版本，并测试了不同的组件和培训策略。我们的结果提供了SNN设计的最新版本，它允许在尝试构建最佳视觉特征提取器时进行明智的选择。最后，我们的网络优于CIFAR-10（94.1％）和CIFAR-100（74.5％）数据集的先前SNN架构，并将现有技术与DVS-CIFAR10（71.3％）相匹配，参数较少而不是先前的状态艺术，无需安静转换。代码在https://github.com/vicenteax/spiking_resnet上获得。
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尖峰神经网络（SNN）和神经胸工程领域带来了如何接近机器学习（ML）和计算机视觉（CV）问题的范式转变。这种范式转变来自基于事件的传感和处理的适应。基于事件的视觉传感器允许生产与场景动态相关的稀疏和异步事件。不仅允许捕获空间信息但是要捕获的时间信息的高保真度。同时避免常规高帧速率接近的额外开销和冗余。然而，随着该范式的这种变化，来自传统CV和ML的许多技术不适用于基于事件的空间视觉流。作为如此有限数量的识别，存在检测和分割方法。在本文中，我们介绍了一种新的方法，可以使用仅使用训练的尖峰卷积神经网络的峰值时间依赖性可塑性的重量来执行实例分割。这利用网络的内部特征表示的空间和时间方面添加了这种新的辨别能力。我们通过成功转换为面部识别和实例分段网络成功转换单级无监督网络来突出新功能。
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慢性伤口显着影响生活质量。如果没有正确管理，他们可能会严重恶化。基于图像的伤口分析可以通过量化与愈合相关的重要特征来客观地评估伤口状态。然而，伤口类型，图像背景组成和捕获条件的高异质性挑战伤口图像的鲁棒分割。我们呈现了检测和段（DS），深度学习方法，以产生具有高泛化能力的伤口分割图。在我们的方法中，专门的深度神经网络检测到伤口位置，从未经信息背景隔离伤口，并计算伤口分割图。我们使用具有糖尿病脚溃疡图像的一个数据集评估了这种方法。为了进一步测试，使用4个补充独立数据组，具有来自不同体积的较大种类的伤口类型。当以相同的方法组合检测和分割时，在将完整图像上的分割到0.85时，Matthews的相关系数（MCC）从0.29提高到0.29。当从补充数据集汲取的卷绕图像上进行测试时，DS方法将平均MCC从0.17增加到0.85。此外，DS方法使得分段模型的培训能够在保持分割性能的同时培训高达90％的训练数据。
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