知识图谱入门-知识图谱嵌入

最新推荐文章于 2025-09-20 15:25:03 发布
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#知识图谱 #人工智能 #机器学习

本文探讨了知识图谱嵌入的概念及其重要性。知识图谱由实体和关系组成，通常表示为三元组形式，但这种表示方式难以直接处理。知识图谱嵌入通过将实体和关系映射到连续向量空间来简化操作并保留其内在结构。

知识图谱嵌入


本文主要参考论文《Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications》

为什么要知识图谱嵌入

知识图谱是由实体（结点）和关系（边）组成的多关系图
每条边一般用三元组形式表示：（头实体、关系、尾实体）
虽然在表示结构化数据方面很有效，但是这种三元组的潜在符号特性通常使得KG很难操作。
为了解决这个问题，就提出知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）：关键思想是将KG的组件(包括实体和关系)嵌入到连续的向量空间中，以便简化操作，同时保留KG的固有结构。

知识图谱嵌入
weixin_43961909的博客
07-06 867
如上所述，知识图谱的嵌入方法可以提高计算的效率，增加下游应用的多样性，并可以作为预训练，为下游模型提供语义支持，所以对其展开的研究具有很大的应用价值和前景。类似于词向量，经典的知识图谱嵌入模型TransE的设计思想就是，如果一个三元组（hr，t）成立，那么它们需要符合h+rt关系，例如：Vec（Rome）+vec（is-capital-of)≈vec（ltaly）所以，在知识图谱嵌入的学习过程中，不同的模型从不同的角度把相应的语义信息嵌入知识图谱的向量表示中，如下图所示。S（ga）是被设计出来的得分函数。
知识图谱嵌入表示实战——基于TransE、Pytorch的知识图谱嵌入项目（源代码和运行实例）
weixin_45440484的博客
05-31 1万+
知识图谱常用的嵌入方法主要有TransE、TransH、TransR、RESCAL、DistMult、ComplEx、RotatE、SimplE和TuckER等。项目步骤：1. 定义DBPDataset类表示数据集,重写__getitem__方法返回三元组。 2. 定义KGEmb模型表示知识图谱Embedding,包含实体与关系Embedding层。 3. 构建DataLoader加载数据集,定义优化器与TransE损失函数进行训练。 4. 训练结束后,ent_emb与rel_emb分别为实体与关系Embe
知识图谱嵌入：TransE代码及解析（初学者也能看懂）
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论文浅尝 | 区分概念和实例的知识图谱嵌入方法
开放知识图谱
01-19 2696
链接：https://arxiv.org/pdf/1811.04588.pdf 知识图谱的表示学习最近几年被广泛研究，表示学习的结果对知识图谱补全和信息抽取都有很大帮助。...
探索知识图谱嵌入：knowledge-graph-embeddings
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05-26 481
探索知识图谱嵌入：knowledge-graph-embeddings 在这个数字化时代，知识图谱已成为理解和利用海量信息的关键工具。而knowledge-graph-embeddings正是这样一个开源项目，它为基于嵌入的方法处理知识库完成任务提供了强大的支持。这个项目主要受到scikit-kge和complex的启发，旨在简化和优化知识图谱的学习过程。 项目介绍 knowledge-graph...
知识图谱嵌入经典方法（Trans系列、KG2E）
qq_44015059的博客
11-01 8061
1. 知识图谱嵌入 相关内容部分来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147542008 2.1 知识表示的一些背景知识 通常，我们使用三元组(head, relation, tail)来表示知识。在这里，头和尾是实体。例如，(sky tree, location, Tokyo)。我们可以用独热向量来表示这个知识。但实体和关系太多，维度太大。当两个实体或关系很近时，独热向量无法捕捉相似度。受Wrod2Vec模型的启发，我们想用分布表示来表示实体和关系。 1.1.1 下游任务的应用
知识图谱入门笔记
Moliay的博客
07-09 7061
知识图谱构建从最原始的数据（包括结构化、半结构化、非结构化数据）出发，采用一系列自动或半自动的技术手段，从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实，并将其存入知识库的数据层和模式层，这一过程包含：信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程，每一次更新迭代包含这四个阶段。图数据库是以图的方式来保存的，图数据库的优点在于查询和搜索的速度比较快 ，并且在图数据库中实体节点可以保留属性，这就意味着实体可以保留更多的信息，此外图数据库像其他的关系数据库一样有完整的查询语句，支持大多数的图挖掘算法。
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08-19
4. 深度学习与知识图谱：探讨如何结合深度学习技术提升知识图谱的质量和应用效果，如神经网络模型在知识图谱嵌入和推理中的应用。 5. 知识图谱评估与挑战：介绍评估知识图谱质量的方法，以及在实际场景中遇到的挑战...
Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM
好好学习|学无止境
11-26 2229
LLMs，例如chatGPT和GPT4，由于其涌现能力和泛化性，对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击。然而，LLMs是一个黑箱模型，往往缺乏捕获和获得事实知识。相反，知识图谱，例如维基百科等，是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提供额外的知识去增强大语言模型的推理和解释性。同时，知识图谱也很难去自然构造和进化，对于现有的知识图谱方法来说，生成新的事实和表示未知数据是一个挑战。因此，统一LLMs和KG，同时利用他们的优点是一种补充。在这篇文章中，我们提出了统一LLMs和KG的路线图。
【知识图谱科普】：从小白到入门
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03-25 2168
文章介绍了知识图谱的基本概念和架构流程
个人学习笔记之知识图谱入门基本概念（1）
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知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念（也可表示为实体：概念、实例），边则由属性或关系构成。
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09-11
知识图谱表示学习的理论介绍，知识表示学习是知识图谱融合、计算推理、应用等的基础性关键技术，该ppt从几何空间角度对知识图谱向量嵌入表示进行了介绍。
Python-用pytorch实现了几种知识图谱表示算法
08-11
该项目整理了知识图谱表示常用的四个数据集，提供了数据清洗整理的代码，用 PyTorch 实现了四种基于平移的算法。在评估阶段，使用了多进程加速，将 MeanRank 和 Hits@10 的评估时间压缩到小于 1 分钟。
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gitblog_00298的博客
08-10 380
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）是一种将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间的技术。该项目旨在提供一系列高效的知识图谱嵌入算法，以便于进行链接预测和其他下游任务。通过将实体和关系转换为向量表示，可以更容易地应用机器学习方法来处理和分析知识图谱数据。 ## 项目快速启动 ### 环境准备 在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖： - Py...
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08-28 1万+
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再谈知识图谱嵌入表示：图网络表示GE与知识图谱表示KGE的原理对比与实操效果分析
强化学习曾小健
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本文围绕两个目标进行了论述，一个是从理论层面来比较图网络嵌入graph embedding以及知识图谱嵌入knowledge graph embedding，就其产生方式进行介绍；另一个是以实际的知识图谱嵌入任务出发对这两类方法进行训练，结合最终的嵌入结果进行比对说明，做理论与实践相结合。关于Graph embedding 与knowledge graph embedding的差异，我们需要有更多深入的分析，期待有相关的分析工作出现。
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知识图谱通常以三元组 (Triple) 来表示知识，三元组的一般格式为 (头实体关系尾实体)，如“金庸的表兄是徐志摩”表示成三元组为金庸表兄徐志摩)，其中金庸为头实体，徐志摩为尾实体，表兄是这两个实体之间的关系。我们使用小写的字母来分别表示头实体、关系和尾实体， 表示知识图谱中的一个三元组。相应地，小写加粗字母 分别表示头实体、关系和尾实体对应的嵌入向量。向量 的第个元素记作。表示嵌入向量的维度。
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知识图谱嵌入是图嵌入在知识图谱领域的一个特化，它将知识图谱中的实体和关系转换为嵌入向量，以方便知识图谱在各种下游任务中的使用。KG Embedding能够提高知识推理、链接预测等任务的准确性。这些向量表示为机器...
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