TKRL论文：具有层次类型的知识图谱表示学习

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TKRL是一篇深入探讨知识图谱表示学习的论文，重点关注如何利用层次类型信息增强图谱节点的表示。该研究通过结合层次结构，改进了现有的图谱嵌入方法，从而提高了解决实体分类、链接预测等任务的性能。











【知识图谱】【表示学习】知识图谱表示学习
进步青年
05-05 1453
知识图谱表示学习知识图谱表示学习知识图谱的推理方法关系推理方法常见算法论文、笔记、源码（陆续更新） 参考资料： https://www.cnblogs.com/sybil-hxl/p/12767516.html https://www.cnblogs.com/jtianwen2014/p/7018872.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/103414766 知...
知识图谱 | 表示学习篇
RUC_Lee的博客
06-29 3614
知识图谱 | 表示学习篇1 知识图谱表示的挑战2 词的向量表示方法3 知识图谱嵌入3.1 概念3.2 优缺点4 知识图谱嵌入方法4.1 转移距离模型—TransE及其变体4.1.1 TransE4.1.2 TransH4.1.3 TransR4.1.4 TransD4.1.5 TransSparse4.1.6 TransM4.1.7 ManifoldE4.1.8 TransF4.1.9 TransA4.2 转移距离模型—高斯嵌入4.2.1 KG2E4.2.2 TransG4.3 其他距离模型4.3.1 非结
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。
多关系知识图谱表示学习
G619879006的博客
02-07 614
1.异质知识图谱研究的对象便是如何处理多关系知识图谱？ 个人理解：多relation知识图谱中modeling在做node表征时需要充分考虑relation,也就是边对于实体表征的作用 2.如何合理充分结合node and relation信息提高表征能力？ **answer:**RGCN是一个messages-passing[消息传递]=框架 [R-GCN–Modeling Relation data with Graph Convolution networks] RGCN是专门处理具有高度多关系数据特
【知识图谱系列】知识图谱表示学习综述 | 近30篇优秀论文串讲
【AI机器学习与知识图谱】的博客
05-21 2339
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 本文分享一篇知识图谱表示学习汇报ppt，将知识图谱表示学习方法粗略分为四大类，涉及将近30篇优秀论文，只简单介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：知识图谱表示学习 1、翻译距离模型：包括TransH、TransR、TransD、TranSparse、TransM、MianfoldE、TransF、TransA、KG2E、TransG、UM、SE模型等； 2、语义匹配模型：包括RESCAL、Di..
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 3934
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
【论文翻译 AAAI 2020 | 知识图谱综述】A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications
byn12345的博客
05-14 1万+
论文题目：A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications 论文来源：AAAI 2020 Philip S. Yu等人 关键词：知识图谱，表示学习，知识图谱补全，关系抽取，知识推理 待更新… PS. 以后再也不翻译综述了，实在是太长了，也看不下去[捂脸哭泣]。 个人感觉这篇文章看一看每个小结的总结就行了，中间主要是方法的列举。 （都翻译了这么多，也不想接下来只翻译小结，还是善始善终吧） 文章目录1.
A Survey on Knowledge Graphs___Representation, Acquisition and Applications.知识图谱综述：表示，获取，应用
岁月求索
09-27 6343
知识图谱综述：表示、获取及应用 这是研究生第一篇综述文章，第一次读也是花了好几天的时间。 摘要:人类的知识提供了对世界的一种形式的理解。表征实体之间结构关系的知识图已成为认知和人的智能研究的热门方向。在这个调查中，我们提供了一个全面的知识图谱综述，包括1)知识图谱表示学习，2)知识获取和完成，3)时序知识图谱，4)知识感知应用，并总结近年来的研究进展，展望未来的研究方向。我们提出了对这些主题进行全面的分类和新的分类法。知识图谱嵌入由表示空间、评分函数、编码模型和辅助信息四个方面组成。在知识获取方面，特
知识图谱顶刊综述 - (2021年4月) A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications
CJK's Blog
10-02 1万+
这是2021年4月发表在知识图谱领域顶刊上的一篇综述文章, 论文名 A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications人类知识提供了对世界的正式理解.表示实体之间结构关系的知识图谱已成为认知和人类智能领域日益流行的研究方向.在本次回顾中,我们对知识图谱进行了全面回顾,涵盖了以下总体研究主题：1)知识图谱表示学习,2)知识获取和完成,3)时间知识图谱,以及4)知识感知应用,并总结了最近的突破和展望方向,以便将来
一文打尽知识图谱
NLPlunwenjiedu的博客
03-01 1821
知识是人类在实践中认识客观世界的结晶。知识图谱（Knowledge Graph, KG）是知识工程的重要分支之一，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱研究综述论文: 表示学习、知识获取与应用【107篇参考文献】.zip
02-17
最近Shaoxiong Ji, Shirui Pan, Erik Cambria, Pekka Marttinen, Philip S. Yu等学者发表了关于知识图谱的最新综述论文《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》，25页pdf涵盖107篇参考文献，对知识图谱进行了全面的综述，涵盖了知识图谱表示学习、知识获取与补全、时序知识图谱、知识感知应用等方面的研究课题，并总结了最近的突破和未来的研究方向。我们提出对这些主题进行全视角分类和新的分类法。是关于知识图谱最近非常重要的参考文献。
知识图谱表示学习
yichudu
06-26 4681
知识图谱是一种精细化的异构网络, 所以对其节点与边的表示学习也是一个热门的问题. 这里的学习依旧是得到它们的低维稠密向量. 参考 论文transr
知识图谱中的知识表示学习（Representation Learning）
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zlasd的博客
04-05 4万+
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
自然语言处理——知识图谱——表示学习
Wangpeiyi9979的博客
10-26 1003
文章目录一、任务定义二、数据集三、评测方法四、相关论文 一、任务定义 Representation learning (RL) of knowledge graphs aims to project both entities and relations into a continuous low dimensional space。 二、数据集 表示学习一般作为其他任务的前置任务，比如【知识...
知识图谱表示学习 TransH: Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes
Pengwill's Blog
06-26 1386
知识图谱表示学习 TransH: Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes 表示学习是深度学习的基础，将数据用更有效的方式表达出来，才能让深度学习发挥出更强大的作用。表示学习避免了手动提取数据特征的繁琐，允许计算机学习特征的同时，也学习如何提取特征。尽管举例基于翻译（translation）的知识图谱表示学习已经过去了五六年的时间，但是仍不可忽略其重要意义。本文聚焦于TransH模型。 1. 摘要和引言 TransE模型简单有效的方法，在
知识图谱表示学习-TransE算法
weixin_41360609的博客
07-20 2540
知识图谱表示学习-TransE算法表示学习知识图谱表示学习TransE （这是一篇小白入门笔记，请勿转载） 表示学习 表示学习是一个利用模型自动地学习数据的隐式特征的过程，以此来计算 得到对学习对象来说相比原始数据更好的表示形式，是一种数据预处理方法，帮助剔除数据中的无效信息，以便在后续训练任务中更有效地利用数据的有用特征。表示学习算法的结果是用低维实值稠密向量，即表示对象的分布式表示（distributed representation），将语义信息分布式存储于各维度中。 原始数据和经人工简单加工得到的数
知识表示学习【知识图谱专栏】
诗酒趁年华。
12-26 3543
知识表示学习 一、知识图谱 知识图谱是将现实世界的具象事物与抽象概念表示为实体，将实体间的联系表示为关系，并最终以（头实体、关系、尾实体）三元组为基本元素结构来表示知识。 比如： （淘宝，从属于，阿里巴巴） （支付宝，从属于，阿里巴巴） 1、符号定义： 2、三元组表示的缺陷： 计算效率低下。知识图谱的三元组符号表示需要图算法进行计算。这些图算法计算复杂度较高，在大规模知识图谱上难以快速运行，难以扩展至其他情况。 数据稀疏性强。大规模知识图谱中的实体与关系存在长尾分布，有很多实体只存在着极少数
自动化知识图谱表示：从三元组到子图
第四范式开发者社区
03-24 4887
知识图谱是一种特殊的图结构，它包含了语义信息与图结构信息。它可以被应用在多个领域，如QA问答系统、推荐系统、新药发现、股市预测等。现在无论是学术界还是工业界都陆续提出了自己的知识图谱构建平台。第四范式也建立了低门槛、全流程的知识图谱平台Sage Knowledge Base。今天的分享旨在从三元组到子图的维度来介绍自动化知识图谱表示学习的相关技术。
知识图谱入门学习笔记（二）-知识表示
忆_恒心的博客
09-08 4118
目录 1 知识表示的概念 1.1 知识表示方法 1.2 知识表示的分类观点 1.3 知识表示的发展 2.1 语义网络 2.2 产生式系统 2.3 框架系统（Frame Systems） 2.4概念图（Conceptual Graph） 2.4.1 描述逻辑（Description Logic） Horn子句 2.4.2 描述逻辑 3.1 RDF(Resource Description Framework) 3.1.1 RDF模型 3.1.2 RDF Schema（图解） 3.
知识图谱表示学习：RL4KG简介
在知识图谱的表示学习中，也借鉴了这种层次结构的思想，通过构建层次网络结构来对应现实世界的复杂层次关系，使得模型能更好地抽象和理解数据。 表示学习的主要思想包括分布式表示和层次网络结构。分布式表示利用...
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