阅读和尝试理解 TripleRE: Knowledge Graph Embeddings via triple Relation Vectors

最新推荐文章于 2025-04-25 15:24:01 发布
最新推荐文章于 2025-04-25 15:24:01 发布
阅读量1.5k 收藏
点赞数
分类专栏： 知识图谱 文章标签： 知识图谱 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iuui11/article/details/122681654
版权

文章来源

在open graph benchmark的比赛中,360的模型在数据集ogbl-wikikg2上拿了第一和第三，所以把论文拿过来看看
在这里插入图片描述
第一名的文章链接：
TripleRE: Knowledge Graph Embeddings via triple Relation Vectors

尝试理解和阅读文章

Introduction

在这里文中提到

Our work mainly lies in the optimization of the Translation distance model. One major theoretical issue that has dominated the field for many years concerns how to model the complex relation.

However, pairRE still only regards the relationship as the projection of the node. We believe that both pairRE and Rotate does not take account of the relationship can learn as the t

最低0.47元/天 解锁文章
KnowledgeGraphEmbeddingsViaPairedRelationVectors_PairRE
05-24
PairRE 纸代码。 这对于PairRE实施数据集（ogbl-wikikg和ogbl-biokg）是基于 。 感谢您的贡献。 设置 要运行代码，您需要以下依赖项： 结果 PairRE在ogbl-wikikg ， ogbl-biokg和ogbl-wikikg2上的结果如下。 ogbl-wikikg ＃暗淡 ＃参数 硬件 测试MRR 有效的MRR PairRE 100 250,167,400 16GB GPU 0.4912±0.004 0.5013±0.004 PairRE 200 500,334,800 16GB GPU 0.5289±0.003 0.5529±0.001 生物蛋白 ＃暗淡 ＃参数 硬件 测试MRR 有效的MRR PairRE 2000 187,750,000 16GB GPU 0.8164±0.0005 0.8172±0.
CS224W摘要10.Knowledge Graph Embeddings
老毛的博客
09-27 1305
文章目录Heterogeneous Graphs and Relational GCN (RGCN)Heterogeneous GraphsRGCNblock diagonal matricesBasis/Dictionary learningLink Prediction CS224W: Machine Learning with Graphs 公式输入请参考：在线Latex公式 主要内容： 1.介绍 异质图heterogeneous graph的概念和异质图经典baseline：relational G
cs224w-图机器学习-2021冬季课程学习笔记-10 Knowledge Graph Embeddings
weixin_43963453的博客
08-28 1108
Knowledge Graph Embeddings一、 Heterogeneous Graphs and Relational GCN (RGCN)1.Heterogeneous Graphs and Relational GCN (RGCN)2.Relational GCN（1） block diagonal matrices（2）basis learning3.RGCN链路预测应用（1）验证集、训练集的划分（2）边的得分函数（3）负采样的方法（4）训练流程（5）验证、测试阶段二、 Knowledge
尝试阅读和理解 PairRE: Knowledge Graph Embeddings via Paired Relation Vectors
iuui11的博客
01-26 1437
Since most knowledge graphs suffer from incompleteness, predicting missing links between entities has been a fundamental problem. This problem is named as link prediction or knowledge graph completion. 针对这个问题的解决办法 Knowledge graph embedding methods, whi.
Knowledge Graph
lukaijie‘s BLOG
10-21 564
实体关系、实体属性、三元组、SPO三元组及其抽取方案 https://zhuanlan.zhihu.com/p/237452918 1.引言 实体识别； 实体关系抽取； 事件抽取。 1.1.关系、实体关系、实体属性、三元组、SPO三元组、是一回事吗？ “三元组”标注。“榆林神木”、“矿藏”、“镁”三个词语构成了一个三元组(triple)。 实体关系抽取。“榆林神木”、“镁”是两个实体，而“矿藏”表示“榆林神木”地下有大量的“镁”。 SPO三元组抽取。“榆林神木”、“矿藏”、“镁”分别是一个句子的主语(
Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications 摘要
agjirowjtg的博客
02-18 3641
想看原文戳这里 1. introduction (1) the definition of KG A KG is a multi-relational graph composed of entities (nodes) and relations (different types of edges). (2) examples Freebase, DBpedia, YAGO, NELL...
斯坦福课程Knowledge Graphs-What is a Knowledge Graph?
anqi3776的博客
09-02 1713
斯坦福课程Knowledge Graphs-What is a Knowledge Graph?1. Introduction2. Knowledge Graph Definition3. Recent Applications of Knowledge Graphs3.1 Knowledge Graphs for organizing Knowledge over the Internet3.2 Knowledge Graphs for Data Integration in Enterprises4.
​知识图谱：基于嵌入的模型（TransE 、TransH、TransR和TransD）
sinat_41942180的博客
03-12 3414
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，
知识图谱de构建与应用（二）：知识的表示和建模
u013250861的博客
07-16 723
机器只有掌握大量的知识，特别是常识知识，才能实现真正类人的智能。知识表示将现实世界中的各类知识表达成计算机可存储和计算的结构。知识表示技术的变化大致可以分为三个阶段1）基于符号逻辑进行知识表示和推理，逻辑表示与人类的自然语言比较接近，是最早使用的一种知识表示方法；2）随着语义网概念的提出，万维网内容的知识表示技术逐渐兴起，当前在工业界大规模应用的多为基于资源描述框架三元组的表示方法；3）随着自然语言处理领域词向量（WordEmbedding）[1]等向量表示[2][1]。[1]等向量表示[2][1]。...
论文浅尝 | 知识表示、多模态融合、搜索匹配三大方向探索——360人工智能研究院知识图谱算法团队...
开放知识图谱
08-26 1503
转载公众号 | 老刘说NLP当前以促进技术发展、提升模型指标，探究模型天花板的竞赛越来越多，也逐步成为各大研究机构、互联网大厂竞相角逐的主战场。自2022年以来，在组员的共同努力下，团队(360人工智能研究院知识图谱算法团队)，陆续在知识表示、多模态知识融合、知识匹配三个方向上进行探索，并参加相关比赛，取得了一定的成绩。其中：知识表示方向上，提出StarGraph+TripleRE知识表示模型，当...
【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(五)：【PairRE】基于成对关系向量的知识图谱嵌入
bqw的博客
03-03 1575
知识图谱表示学习(五) PairRE：基于成对关系向量的知识图谱嵌入 原始论文：https://arxiv.org/pdf/2011.03798.pdf 一、简介 ​ 基于距离的知识图谱嵌入方法在链接预测任务上效果显著。在链接预测任务中，存在两个被广泛研究的主题：(1) 处理复杂关系的能力，例如：N-to-1\text{N-to-1}N-to-1、1-to-N\text{1-to-N}1-to-N和N-to-No\text{N-to-No}N-to-No；(2) 编码各种关系模式，例如对称(symmetry
探究 — 二叉搜索树
Kalton的博客
09-19 539
二叉搜索树（Binary Search Tree） 回顾与思考 我们来思考这么一个问题，如何在n 个动态的整数中搜索某个整数？（查看其是否存在） 看着还是很简单的，以动态数组存放元素，从第0个位置开始遍历搜索，运气好的话，第一个就找到了，运气差的话，可能找到最后都找不到，算一下的话平均时间复杂度是 O(n)，数据规模大的话，是比较慢的 再好一点的话，上一篇 二分查找及其变种算法 说到了，使用二分查找的话，效率是很高的，最坏时间复杂度：O(logn)，不怕你数据规模大，但是我们要注意一点，这是一个动态的序列，
论文浅尝 | PairRE: 通过成对的关系向量实现知识图谱嵌入
开放知识图谱
12-25 1275
笔记整理：黎洲波，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理、知识图谱。研究背景知识图谱因其在问答、语义解析和命名实体消歧等任务取得了良好的效果而受到广泛关注，而大部分知识图谱都存在不全和缺失实...
ACL2021 知识图谱、推荐系统相关论文
Kaiyuan_sjtu的博客
01-05 1605
作者|Ccxs整理|NewBeeNLP知识图谱Robust Knowledge Graph Completion with Stacked Convolutions and a ...
论文阅读课4-Long-tail Relation Extraction via Knowledge Graph Embeddings（GCN,关系抽取，2019，远程监督，少样本不平衡，2注意
weixin_40485502的博客
02-15 3471
文章目录abstract1.introduction2.相关工作2.1 关系提取2.2 KG embedding2.3 GCNN3. 方法3.1符号3.2框架3.2.1 Instance Encoder3.4 Relational Knowledge Learning through KG Embeddings and GCNs.3.5 knowledge-aware attention4.实...
Long-tail Relation Extraction via Knowledge Graph Embeddings and Graph Convolution Networks
小哲的博客
05-08 1687
Long-tail Relation Extraction via Knowledge Graph Embeddings and Graph Convolution Networks Long-tail Relation Extraction via Knowledge Graph Embeddings and Graph Convolution Networks
Quaternion Knowledge Graph Embeddings
零食的csdn博客
03-14 2483
Quaternion Knowledge Graph Embeddings. NeurIPS 2019. https://github.com/cheungdaven/QuatE 摘要 在这篇文章中，我们越过传统的复杂值表示方法，介绍了超复杂表示方法以对知识图嵌入式的实体和关系进行建模表征。更具体地，我们使用一种超参数值表征的嵌入式方法，具有三个虚部的四元数嵌入式，对实体进行表征。所提出方法的优越...
Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统
exlink2012的专栏
04-23 1766
随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。
人工智能(AI)对网络管理的影响
最新发布
ITmoster的博客
04-25 539
AI正从工具演变为网络管理的“核心大脑”，其价值不仅在于效率提升，更在于为复杂问题提供系统性解决方案。
long-tail relation extraction via knowledge graph embeddings and graph convo
04-29
本篇论文研究了如何通过知识图谱嵌入和图卷积来实现长尾关系抽取。 长尾关系是指那些在语料库中出现次数很少的关系。这些关系往往被忽略，但它们对于知识图谱来说是非常重要的，在很多实际应用中也非常有用，比如医疗、金融等。 为了解决这个问题，本篇论文提出了一个基于知识图谱嵌入和图卷积的方法。具体来说，该方法将知识图谱表示为一个低维向量空间，并使用图卷积对其进行表示学习。然后，该方法使用一些先验知识来选择相关的实体和关系对，并将其作为输入，从而训练一个模型来预测它们之间的关系。最终，该方法通过反向传播来优化模型的参数，以提高预测准确度。 实验结果表明，所提出的方法在长尾关系抽取任务方面表现比其他基线方法要好。此外，本文章所提出的整个框架也可以广泛应用于其他知识图谱相关的任务，包括实体识别、实体链接等等。 综上所述，该方法在长尾关系抽取方面提供了一个有效的解决方案，同时也为其他知识图谱相关任务提供了有用的思路和参考。
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