本文主要探讨了将知识图谱应用于对话AI的相关研究进展，特别聚焦于基于图的机器学习技术的发展趋势。以下是经过改写后的文章内容：

图神经网络与对话AI的应用

本文源自德国Fraunhofer协会IAIS研究所的研究员Michael Galkin的论文，其研究主题是将知识图谱结合到对话AI中。近年来，图神经网络已成为各大AI会议的热门话题，NeurIPS也不例外。2019年NeurIPS会议上，与图相关的论文数量显著增加，其中包括图表示学习、知识表示与推理以及对话AI等领域。

以下是本文的主要内容：

1. 双曲图嵌入

   • 传统嵌入方法通常在欧几里得空间中进行，而双曲空间因其能更好地表示层级结构而受到重视。双曲嵌入能够在较低维度下实现高效表示。在NeurIPS 2019会议上，有多篇论文探讨了双曲空间在图神经网络中的应用，如Hyperbolic Graph Convolutional Neural Networks和Hyperbolic Graph Neural Networks等。这些研究展示了双曲空间在节点分类、连接预测及图分类任务中的优越性能。

2. 逻辑与知识图嵌入

   • 近年来，知识图嵌入模型不断涌现，如Group Representation Theory for Knowledge Graph Embedding和Quaternion Knowledge Graph Embedding等。这些模型利用群论和四元数等数学工具来改进知识图的表示能力。其中，Quaternion Knowledge Graph Embedding通过引入四元数，使得模型在训练过程中所需参数大大减少，同时保持较高的准确性。

3. 马尔科夫逻辑网络的应用

   • 马尔科夫逻辑网络（MLN）是一种结合了一阶逻辑和概率图模型的方法。尽管MLN在计算复杂度上存在挑战，但近年来的研究表明，结合神经网络的方法能够有效解决这些问题。例如，Probabilistic Logic Neural Networks for Reasoning通过变分EM算法训练模型，实现了知识图推理与逻辑规则的有效结合。另一篇论文Neural Markov Logic Networks提出了一个神经马尔科夫逻辑网络的超类，它通过神经势能函数在向量空间中编码固有规则。

4. 对话AI与图

   • 对话AI领域的研究也日益关注如何将图结构融入对话系统中。Multi-domain Dialogue State Tracking as Dynamic Knowledge Graph Enhanced Question Answering提出了一种基于问答机制的对话状态跟踪模型，该模型将对话内容建模为动态知识图，并通过图注意力网络为图中的节点分配权重。Neural Assistant: Joint Action Prediction, Response Generation, and Latent Knowledge Reasoning则介绍了一个神经网络助理模型，该模型不仅考虑对话历史，还能利用知识库中的信息生成合适的响应。

5. 图神经网络的预训练与理解

   • 预训练图神经网络框架是近期的一个研究热点。Pre-training Graph Neural Networks介绍了如何通过预训练提高图神经网络在不同任务中的表现。Graph Transformer Networks为异质图设计了图Transformer架构，该架构能够生成更有价值的元路径，从而提升节点分类任务的性能。GNNExplainer则提供了一种解释图神经网络预测结果的方法，使模型的决策过程更加透明。

总之，图神经网络在多个领域展现了强大的潜力，尤其是在对话AI中，图结构的引入使得对话系统能够更好地理解和生成自然语言。

以上内容是对原文的改写，确保了信息的准确性和完整性，同时避免了直接引用或过于相似的表达。