知识图谱(Knowledge Graph, KG)是一种用于表示复杂知识体系的结构化框架,通过实体(节点)及其相互关系(边)的有向图,展示不同领域的知识关联。近年来,知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding, KGE)技术在数据密集型领域得到了广泛的应用。它通过将知识图谱中的实体和关系映射到连续的向量空间,使得这些关系能够被计算机更...
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...
知识图谱补全旨在根据知识图谱中已有事实推断出新的事实,从而使得知识图谱更完整。 3、知识图谱嵌入: 知识图谱嵌入 (Knowledge Graph Embedding) 是解决知识图谱补全问题的重要方法之一,它通过将知识图谱中的实体 (Entity) 和关系 (Relation) 嵌入到连续向量空间,从而在方便计算的同时保留知识图谱中的结构信息。 现有的...
随着技术的进步,信息与知识的获取与保存技术越来越成熟,如何将庞杂的知识与信息整合并进行运用是一个相当重要的问题。所以近年来,对于知识图谱的构建以及应用快速增长,大量的知识图谱如Freebase,DBpedia,YAGO,和NELL被成功创建并被应用到现实数据中。 模型分类 知识图谱嵌入的方法主要分为两类 平移距离模型 语义匹配模型...
简介:知识图谱作为人工智能领域的重要工具,具有广泛的应用前景。然而,知识图谱的不完整性成为制约其应用的一大难题。为此,学习实体和关系嵌入成为解决知识图谱补全问题的关键技术。本文旨在介绍实体与关系嵌入的原理、方法以及在实际应用中的效果,为非专业读者提供简明扼要、清晰易懂的技术解读。
RotatE模型是一种知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding, KGE)技术,主要用于表示知识图谱中的实体和关系。知识图谱是一种结构化知识表示方法,它包含实体、关系和实体之间的属性等信息。知识图谱嵌入的目标是将实体和关系映射到连续的向量空间中,以便计算机可以处理和分析。 以下是RotatE模型的基本原理和特点: ...
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。
转自融合事实信息的知识图谱嵌入——语义匹配模型 – OmegaXYZ 嵌入技术参考 知识图谱嵌入(KGE):方法和应用的综述 - 知乎 (zhihu.com)
第四范式（北京）技术有限公司取得自动知识图谱嵌入方法和系统专利 金融界2024年11月25日消息，国家知识产权局信息显示，第四范式（北京）技术有限公司取得一项名为“自动知识图谱嵌入方法和系统”的专利，授权公告号 CN 111858947 B，申请日期为2019年4月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
基于上述分析,本文以三元组为主要研究对象,挖掘实体和关系的交互特征,并结合邻居丰富实体表示,对知识图谱嵌入技术展开研究,提升知识表示质量.主要研究内容如下:(1)针对卷积神经网络在不同空间位置上特征交互能力受限的问题,提出基于内卷积网络的知识图谱嵌入模型.内卷积根据不同空间位置上的输入信息自适应地生成核参数,...