表示学习

TransE

TransE2013年被提出,称为“翻译”或“平移”模型。它将实体和关系用低维空间表示,通过优化目标函数||h+r-t||来学习知识图谱的表示,缺点是1-N,N-1类型的关系效果不好,TransR将实体映射到不同关系空间中构建优化目标,效果最高比TransE提升近20%。

  • 构建
  • TransE,缺点:认为复旦,复旦大学不同语义。
  • TransE+word2vec

path ranking

参考

-基于翻译模型(Trans系列)的知识表示学习

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