这篇博士论文研究了如何用知识图谱和语言模型表示和应用常识知识，并在词义消歧、知识检索等任务中进行了应用。
原文标题：【HKUST 博士论文】常识知识表示、推理与应用
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
这篇博士论文探讨了如何利用知识图谱和语言模型在词汇、短语和句子层面表示和应用常识知识。
在词汇层面，论文研究了从WordNet等词汇资源到ConceptNet和ATOMIC等常识知识图谱的演变，并提出了一种Z加权策略来解决词汇语义表示中的训练偏差，以及一种通用语义表示方法来缓解多语言环境下的数据稀缺问题。
在短语层面，论文提出了一种名为MICO的多替代对比学习框架，以有效进行短语级表示学习。
在句子层面，论文研究了如何高效地进行知识推理，提出了一种“基础化-剪枝-推理”管道，结合知识图谱和语言模型两种知识源，提高推理任务的效率。
最后，论文探讨了常识知识在词义消歧、知识检索和问答系统等下游任务中的应用，并展望了其在具身AI领域的应用前景。
在词汇层面，论文研究了从WordNet等词汇资源到ConceptNet和ATOMIC等常识知识图谱的演变，并提出了一种Z加权策略来解决词汇语义表示中的训练偏差，以及一种通用语义表示方法来缓解多语言环境下的数据稀缺问题。
在短语层面，论文提出了一种名为MICO的多替代对比学习框架，以有效进行短语级表示学习。
在句子层面，论文研究了如何高效地进行知识推理，提出了一种“基础化-剪枝-推理”管道，结合知识图谱和语言模型两种知识源，提高推理任务的效率。
最后，论文探讨了常识知识在词义消歧、知识检索和问答系统等下游任务中的应用，并展望了其在具身AI领域的应用前景。
怜星夜思：
1、论文中提到的Z加权策略具体是如何解决词汇语义表示中的训练偏差的？有没有其他类似的策略可以参考？
2、MICO框架相比于其他短语级表示学习方法有什么优势？它在处理哪些类型的短语上表现更好？
3、论文中提到的“基础化-剪枝-推理”管道是如何提高推理效率的？这种方法的局限性是什么？
2、MICO框架相比于其他短语级表示学习方法有什么优势？它在处理哪些类型的短语上表现更好？
3、论文中提到的“基础化-剪枝-推理”管道是如何提高推理效率的？这种方法的局限性是什么？
原文内容
来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟
本论文探讨了常识知识在不同层次上的表示与应用——词汇、短语和句子，利用结构化知识图谱和生成性语言模型。
理解人类层次的知识是推进人工智能的基础，特别是通过融入常识知识，这包括关于事件、信念和欲望的基本事实。本论文探讨了常识知识在不同层次上的表示与应用——词汇、短语和句子，利用结构化知识图谱和生成性语言模型。我们研究了知识图谱从词汇资源（如WordNet）到常识知识图谱（如ConceptNet和ATOMIC）的演变。
关键贡献包括使用Z加权策略解决词汇层次语义表示中的训练偏差，开发通用语义表示以缓解多语言环境中的数据稀缺问题，并提出了一种多替代对比学习框架（MICO）以有效进行短语级表示。此外，我们通过一种新的“基础化-剪枝-推理”管道，研究了知识图谱和语言模型两种知识源的高效知识推理，从而提高了推理任务的效率。
最终，本研究不仅推进了常识知识的理解及其在各种下游任务中的应用，包括词义消歧、知识检索和问答系统，还为探索具身AI的应用开辟了新的途径。具身AI能够利用这些丰富的知识，在现实世界环境中实现更直观和智能的互动。
