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...
知识图谱嵌入技术可以有效捕捉到实体与关系之间的几何关系,但在处理高阶关系或复杂的图结构时仍然有局限性。而图神经网络通过聚合节点的邻域信息,可以补充知识图谱嵌入模型在结构信息捕捉上的不足。通过将两者结合,我们可以利用图神经网络来学习更丰富的实体表示,并通过知识图谱嵌入完成高效的关系推理。 深度融合方法 图神...
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...
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...
1、知识图谱: (Knowledge Graphs) 是大规模语义网络知识库,采取符号化的知识表示方式,利用三元组来描述具体的知识,并以有向图的形式对其进行表示和存储,具有语义丰富、结构友好、易于理解等优点。由于在表达人类先验知识上具有优良的特性,知识图谱近年来在自然语言处理、问答系统、推荐系统等诸多领域取得了广泛且成功的...
本文将首先简要介绍知识图谱补全任务,然后回顾总结各类知识图谱嵌入模型,最后就模型的统一评测进行补充说明。 知识图谱补全任务 符号定义 知识图谱通常以三元组 (Triple) 来表示知识,三元组的一般格式为 (头实体,关系,尾实体),如“金庸的表兄是徐志摩”表示成三元组为 (金庸,表兄,徐志摩),其中金庸为头实体,徐志摩为尾...
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。
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...
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。