DKRL论文：实体描述的知识图谱的表示学习

最新推荐文章于 2023-09-19 10:38:47 发布
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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。





















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 2887
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...
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 3943
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
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
DKRL: Representation Learning of Knowledge Graphs with Entity Descriptions 论文读书笔记
qq_34991491的博客
07-19 2524
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...
知识图谱最新权威综述论文解读：知识图谱补全部分
ngl567的博客
06-10 4298
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.
知识图谱顶会论文(ACL-2022) ACL-SimKGC：基于PLM的简单对比KGC
CJK's Blog
10-06 5012
知识图谱补全(KGC)的目的是对已知事实进行推理，并推断出缺失的环节。基于文本的方法，如KG-BERT从自然语言描述中学习实体表示，并具有归纳KGC的潜力。然而，基于文本的方法的性能仍然大大落后于基于图嵌入的方法(KGE)，如TransE和RotatE。在本研究中，我们认为关键问题在于有效的对比学习。批内负采样、批前负采样和作为困难负样本的简单形式的自我负采样。结合InfoNCE损失，我们提出的模型SimKGC在多个基准数据集上的性能大大优于基于嵌入的方法。
AAAI论文摘要【知识图谱补全】：A Survey on knowledge Graphs：Representation，Acquisition and Application
weixin_43253562的博客
10-28 3425
A Survey on knowledge Graphs：Representation，Acquisition and Application 主要思路 全面回顾 知识图谱表示学习 知识图谱推理 全视图分类和新分类 KRL（知识图谱表示学习） 知识获取 知识感知应用（knowledge-aware application） 相关的新进展 基于Transformer的知...
知识图谱中的知识表示学习（Representation Learning）
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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（Graph representation learning） （part0 and part1）.zip
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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。
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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。
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07-24 1022
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。 ...
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qq_43390809的博客
07-24 331
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.
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