freebase（freebase lanzous）

用文本和图表矢量表示丰富分类学的内容

知识图谱，如DBpedia、Freebase或Wikidata，总是包含一个分类学骨架，允许按照hypo-hypernym（"类-子类"）关系安排和构建各种概念。随着特定领域词汇资源的快速增长，用新词自动扩展现有知识库的问题变得越来越普遍。在本文中，我们讨论了分类法的丰富性问题，其目的是在现有的分类法中增加新的词汇。 我们提出了一种新的方法，该方法可以在这个任务上以较小的努力获得较高的结果。它使用了大多数语言的现有资源，使该方法具有普遍性。我们扩展了我们的方法，加入了诸如node2vec、Poincar'e embeddings、GCNetc等图结构的深度表示，这些表示最近在各种NLP任务上表现出了很好的效果。 此外，将这些表示与单词嵌入相结合，使我们达到了技术水平。 我们对现有的基于词和图矢量表示的分类学丰富方法及其融合方法进行了全面研究。我们还探索了使用深度学习架构来扩展知识图谱的分类学骨干的方法。我们为英语和俄语的分类学扩展建立了一些数据集。我们在不同的数据集上取得了最先进的结果，并提供了一个错误的内部分析。

《Taxonomy Enrichment with Text and Graph Vector Representations》

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Daniel Powter《Free Loop》 网页链接 @QQ音乐

#FM 1964#

I wish I could hug you,

till you're really really being free，

别让谁去 改变了你，

你是你 或是妳都行，

会有人 全心的 爱你。

——五月天《玫瑰少年》

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制片人说这歌唯一的要求就是“甜而不腻”…于是就开启了咱金氏“沙糖唱法”