知识图谱

周末讲座的内容,很泛的了解。
另外,transE 优化目标,头实体+关系=尾实体,低维语义表示,这想法赞。建模!

或者参考这篇:http://www.tuicool.com/articles/jEzmUv

  • 开始的是one hot,cout base distribute representation,再到后面的同一语义空间
  • 第一方面,三元组的形式
    • transE 优化目标,头实体+关系=尾实体,低维语义表示
    • 复杂关系(1-n,会使得尾实体很像),所以,可以用tansH transR等
  • 第二方面,融合文本与知识的关系抽取,NYT+FB Weston 2013.前面的是基于知识图谱的三元关系,也可以扔进去文本,自动学习
  • 第三方面,关系路径的建模,父亲的父亲

  • pass,知识抽取

  • 推理的方式:
    • embedding base transE(数据驱动型)
    • path ranking Algorithm(数据驱动型)
    • 概率图模型,马尔科夫(额外的规则设定)
  • embedding base
    • 定义实体和关系的表示方式
    • 定义打分函数
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