本文将简短梳理知识表示学习Trans系列方法,包含TransE、TransH、TransR、TransD、TransA、TransG、TranSparse以及KG2E,并且结合Github清华开源的高星代码了解一下实现过程,以便能通过代码看出他们之间的联系和区别。 文章较长,可直接 Ctrl + F 搜索对应模型。 一、简谈TransE Author:Bordes A, Usunier N, Garciaduran...
CTransR考虑的问题是对一个关系只用一个表示无法体现这一种关系的多义性,比如关系(location location contains)其实包含country-city、country-university、continent-country等多种含义。因此对于某一种关系的全部实体对(h,t),用h减去t的向量作为它的表示(h和t通过TransE模型得到),对其进行聚类,对于每一类的子关系都...
本期PaperWeekly的主题是基于翻译模型(Trans系列)的知识表示学习,主要用来解决知识表示和推理的问题。表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量,知识表示学习主要是面向知识图谱中的实体和关系进行表示学习。使用建模方法将实体和向量表示在低维稠密向量空间中,然后进行计算和推理。一般而言的应用任务为triple...
这篇文章来自公众号【AI自然语言处理与知识图谱】，内容梳理了知识表示学习中的Trans系列方法，包括TransE、TransH、TransR、TransD、TransA、TransG、TranSparse以及KG2E。我们将通过论文简介和代码实现来理解它们的原理和区别。首先，TransE由Bordes等人在NIPS2013提出，基于简单的关系翻译思想，头尾实体加上关...
然而,尽管生成式人工智能在知识表示方面仍然面临诸多局限,它在实际应用中极大地提升了我们的效率。AI工具的应用让人们的工作效率提升了数倍,推动了知识的创造与传递。这也是我们需要思考的方向——如何在使用这些技术的同时,保持对知识的深刻理解与批判性思考。
翻译模型(Trans) 解决问题:知识表示与推理 将实体向量表示(Embedding)在低维稠密向量空间中,然后进行计算和推理。 (资料图片仅供参考) 主要应用:triplet classification, link prediction 目前基于翻译模型(Trans系列)的知识表示学习的研究情况 TransE, NIPS2013, Translating embeddings for modeling multi-relational dataTr...
本期PaperWeekly的主题是基于翻译模型(Trans系列)的知识表示学习,主要用来解决知识表示和推理的问题。表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量,知识表示学习主要是面向知识图谱中的实体和关系进行表示学习。使用建模方法将实体和向量表示在低维稠密向量空间中,然后进行计算和推理。一般而言的应用任务为triple...