近日，以計算機與人工智能學院趙宇副教授為第一作者、西南財經大學為第一單位的學術論文“Connecting Embeddings Based on Multiplex Relational Graph Attention Networks for Knowledge Graph Entity Typing”在《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)》在線發表。

該論文主要致力于解決知識圖譜實體類型推理（KG Entity Typing）問題，提出一種新的基于圖神經網絡模型的實體類型推理算法，通過多元關系圖神經網絡模型(Multiplex Relational Graph Attention Networks)對知識圖譜進行表示學習，并利用聯合學習的思路，充分利用知識圖譜中局部類型標注知識（Local typing knowledge）和全局三元組知識（Global triple knowledge），建立基于知識驅動的聯合實體類型推理機制。實驗充分驗證了論文所提算法的有效性。

IEEE TKDE是CCF A類國際期刊，也是《清華大學計算機學科群推薦學術會議和期刊列表》數據庫與數據挖掘方向排名第1位A類期刊。該刊為月刊，全年共發文130篇左右。

趙宇副教授是中國人工智能學會自然語言理解專委會委員，目前負責人工智能與企業情報研究團隊，團隊主要研究機器學習、自然語言處理、知識圖譜、智能金融等，迄今在ACL、IEEE TKDE、IEEE TNNLS等國內外知名期刊和會議發表論文10余篇，完成和在研多項國家自然科學基金及教育部、省科技廳項目。