提出了一种基于翻译的知识图谱嵌入模型,可以捕获多关系图中的翻译方差不变性现象。知识图谱中的事实是用三元组 ( h , l , t ) 表示的,transE算法的思想非常简单,它受word2vec平移不变性的启发,希望h + l ≈ t h+l≈th+l≈t。 这里的l1/l2是范数约束。 TransE的伪代码如下: TransE多次在大规模知识图...
知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。它们将“知识”投射到一个连续的低维空间,这些低维空间向量一般只有几百个维度(用来表示知识存储的内存效率)。向量空间中,每个点代表一个概念,每个点在空间中的位置具有语义意义,类似于词嵌入。 一个好的KGE 应该具有足够的表现力来捕...
知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding, KGE)已经成为了从海量数据中提取潜在信息、辅助问答、推荐系统等领域的核心技术。通过将实体和关系嵌入到低维向量空间中,知识图谱嵌入可以将符号化的知识结构转换为可计算的形式。然而,单一的三元组推理往往无法满足复杂问答的需求,特别是涉及到多个关联实体和关系的场景。为此,多...
知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。它们将“知识”投射到一个连续的低维空间,这些低维空间向量一般只有几百个维度(用来表示知识存储的内存效率)。向量空间中,每个点代表一个概念,每个点在空间中的位置具有语义意义,类似于词嵌入。 一个好的KGE 应该具有足够的表现力来捕...
之前写了一篇知识图谱嵌入的TransE模型的代码解析,代码非常的基础,后面我又学习了2019年提出的Rotate模型,模型性能更佳,但是代码相对比较复杂,对于我这个初学者来说,从刚开始看到看懂大概花了比较久的时间,特此记录一下,也希望能给其他刚开始学习该模型的同学一些帮助,本人水平有限,有理解错误的地方还望指出。
TransE是知识表示模型最有影响力的模型之一,也是翻译模型的代表,想要学习知识图谱的知识表示方法,往往都需要先学习TransE模型,而TransE模型也是相对易于理解的,可以为后续的学习奠定基础,本人也是初学者,在学习过程中找到了一些TransE的代码,但是理解起来有一些困难,后来找到了一个比较简单的版本,但是训练速度相对比较慢,考...
本文主要是参考《Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications》和刘知远的《知识表示学习的研究与进展》做的总结,主要介绍了最近关于知识图谱嵌入所涉及到的研究方法,主要从融合事实信息、融合附加信息和KGE下游任务应用三方面展开。由于篇幅较长,下图是本文的结构,可以按照自己的需要有选择性的浏...
OpenKE 是由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）基于 TensorFlow 和 PyTorch 开发的用于知识图谱嵌入的开源框架。它提供了快速且稳定的各类接口，并实现了诸多经典的知识表示学习模型。一、基本特点 1. 主要功能：多种算法实现：提供了 TransE、TransH、TransR、TransD、RESCAL、DistMult、HolE、ComplEx 等多种经典知识...
知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。它们将“知识”投射到一个连续的低维空间,这些低维空间向量一般只有几百个维度(用来表示知识存储的内存效率)。向量空间中,每个点代表一个概念,每个点在空间中的位置具有语义意义,类似于词嵌入。
知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。它们将“知识”投射到一个连续的低维空间,这些低维空间向量一般只有几百个维度(用来表示知识存储的内存效率)。向量空间中,每个点代表一个概念,每个点在空间中的位置具有语义意义,类似于词嵌入。