DKRL论文：实体描述的知识图谱的表示学习

最新推荐文章于 2024-03-12 14:29:15 发布
翻译 最新推荐文章于 2024-03-12 14:29:15 发布 · 4.7k 阅读 · 3

该博客深入探讨了DKRL（描述知识图谱表示学习）模型，这是一种利用实体描述信息来增强知识图谱中实体表示的方法。通过结合传统知识图谱嵌入技术和自然语言处理技术，DKRL能够更好地捕捉实体之间的语义关系，提高链接预测和实体消歧等任务的准确性。博客详细介绍了模型的架构、训练过程以及在实际场景中的应用效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >





















知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)
2402_82389843的博客
06-08 42
目录 摘要 Abstract 目录 第1章 绪论 1.1 研究背景及意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 知识图谱 1.2.2 个性化推荐系统 1.3 本文研究内容及创新点 1.4 全文组织结构 第2章 相关理论与技术概述 2.1 知识图谱 2.1.1 知识图谱的介绍与发展 2.1.2 知识图谱的构建 2.3 协同过滤推荐算法 2.2.1 推荐算法概述 2.2.2 Pearson相关系数 2.2.3 Spearman相关系数 2.4 Bert模型和Albert模型 2.4.1 Bert模型 2.4.2
DKRL论文：实体描述的知识图谱的表示学习_笔记
qq_24228691的博客
11-27 2854
DKRL论文：实体描述的知识图谱的表示学习_笔记笔记问题形式化连续词袋模型卷积神经网络编码 笔记 利用实体描述信息的优点，在实体的编码中增加了描述信息的编码。开发了两个编码一个是CBOW词袋模型和CNN卷积网络来获得实体描述的语义信息。结果都优于现有的baseline。尤其是在zero-shot中 使用的数据集：Google的Freebase数据集。 论文的主要解决的问题就是如何将描述信息和事实信...
DKRL: Representation Learning of Knowledge Graphs with Entity Descriptions 论文读书笔记
qq_34991491的博客
07-19 2451
DKRL: Representation Learning of Knowledge Graphs with Entity Descriptions 论文读书笔记 1. Motivation ​ Knowledge graph embedding 将知识图中的实体和关系表示为低维的连续向量，从而使知识图谱可以适用于机器学习模型。 尽管Knowledge graph embedding已经有大量相关...
知识图谱中的知识表示学习（Representation Learning）
热门推荐
zlasd的博客
04-05 3万+
Word Representation1. one-hot representation 长度为词典长度，每个词在词典中的位置置1，其余置0 Curse of Dimension, 不适合太大的字典 互相正交，难以表示词语之间的相似性 2. distributed representation(词向量) 稠密、实值、低维的向量 便于Deep Learning 相似度用距离表示 word2vec ki
图表示学习
qq_55202378的博客
04-06 881
图神经网络概述
知识图谱最新权威综述论文解读：知识表示学习部分
ngl567的博客
05-18 3879
知识图谱最新权威综述论文解读：开篇部分 今天分享一个自己从数据爬取到d3可视化的中式菜谱知识图谱可视化系统的搭建流程。 Github项目地址：https://github.com/ngl567/CookBook-KG 访问可视化系统GithubPage地址：https://ngl567.github.io/CookBook-KG/ 新的改变 本项目开发的系统名称为AI Food Time，中文名为爱食光。通过收集网上完全公开的有关中式菜谱的数据，经过数据清洗和分析，转换为知识图谱的存储结构，并提供可视化展示
知识图谱最新权威综述论文解读：知识图谱补全部分
ngl567的博客
06-10 4216
上期我们介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》的知识表示学习部分，本期我们将一起学习这篇论文的知识图谱补全部分。 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdf​arxiv.org 由于知识图谱的不完整性，知识图谱补全可以用来向知识图谱中添加新的三元组。典型的知识图谱补全子任务包括链接预测，实体预测和关系预.
​知识图谱：基于嵌入的模型（TransE 、TransH、TransR和TransD）
最新发布
sinat_41942180的博客
03-12 3763
论文提出了一种新的学习知识图谱在低维向量空间的嵌入（embedding）的方法——TransH，在克服了TransE的种种局限性（自反映射/一对多/多对一/多对多）的同时，继承了TransE的高效性。经过广泛的实验后，实验表明TransH的效果相较TransE有了很可观的提升，同时论文提出的减少错误负采样标签的Trick也被证明是有效的。但同时本论文同样存在自己的局限性，虽然TransH模型克服了TransE的部分局限性，
图表示学习-GraphRepresentationLearning
10-09
资料包括Representation Learning on Graphs- Methods and Applications 、图表示学习-AAAI 2019 Tutorial和GraphRepresentationLearning-Mila-2020.5
图表示学习(Graph representation learning)-AAAI-19-Tutorial
05-22
AAAI 2019 Tutorial的图表示学习分享， William Hamilton 和加拿大蒙特利尔算法研究所的Jian Tang 跟大家交流了图表示学习的当前进展
图表示学习（Graph representation learning） （part0 and part1）.zip
10-29
图表示学习，是2018年火爆全球的一个深度学习方向，从以Line, meta-path等为首的节点表示学习，到以GCN，GraphSAGE，为首的图卷积方法，在到近期的以GraphVAE为首的生成图模型，图表示学习方向的文章如过江之鲫。在昨天的AAAI 2019 Tutorial环节，来自Facebook AI Research 的 William Hamilton 和加拿大蒙特利尔算法研究所的Jian Tang 跟大家交流了图表示学习的当前进展。
图表示学习（Graph representation learning） (part2 and part3).zip
10-29
图表示学习，是2018年火爆全球的一个深度学习方向，从以Line, meta-path等为首的节点表示学习，到以GCN，GraphSAGE，为首的图卷积方法，在到近期的以GraphVAE为首的生成图模型，图表示学习方向的文章如过江之鲫。在昨天的AAAI 2019 Tutorial环节，来自Facebook AI Research 的 William Hamilton 和加拿大蒙特利尔算法研究所的Jian Tang 跟大家交流了图表示学习的当前进展。
知识图谱中的表示学习
11-04
从宏观角度介绍了RL4KG，可以让初学者迅速掌握表示学习的概念和要义。
图表示学习（Graph Representation Learning）
Thepoison_Lemon的博客
09-19 976
图表示学习
图表示学习（Graph pooling）
qq_43390809的博客
07-24 1009
方法idea1 nodes将节点合并为群集，并将每个群集作为超级群集节点 节点合并可以先验完成，也可以在图卷积神经网络的训练过程中完成，例如DiffPooling idea2 **node selection J. Lee, I. Lee, J. Kang. Self-attention Graph Pooling, ICML 2019. 学习度量标准以量化节点的重要性，并根据学习的度量标准选择几个节点代表整个图。 ...
图表示学习（Deepwalk-2014KDD）
qq_43390809的博客
07-24 315
摘要 提出了一种学习网络中顶点潜在表示的新方法DeepWalk。这些潜在的表征将社会关系编码在一个连续的向量空间中，这很容易被统计模型利用。**DeepWalk利用截短随机游动获得的局部信息，将游动视为句子的等价物来学习潜在表示。**它是一种在线学习算法，可以生成有用的增量结果，并且具有很小的并行性。这些特性使得它适用于广泛的实际应用，如网络分类和异常检测。 预备知识 Zipf定律： 1932年，哈佛大学的语言学专家Zipf在研究英文单词出现的频率时，发现如果把单词出现的频率按由大到小的顺序排列，则每个单.
掌握KGE模型：深入了解知识图谱表示学习
知识图谱是一种大规模的知识库，它以图的形式表示实体之间的关系，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。 在知识图谱中，实体和关系通常被表示为多维向量，这些向量能够捕捉实体和关系的语义信息。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值