5-4-1知识图谱推理-基于嵌入学习的知识图谱推理

最新推荐文章于 2026-01-07 08:55:54 发布

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#知识图谱 #学习 #人工智能

基于嵌入学习的知识图谱推理

基于规则学习的知识图谱推理

Ontology Embedding-本体概念层推理

知识图谱嵌入模型：TransE的问题

无法处理一对多、多对一、多对多问题

TransH、TransR、TransD

另外一种知识图谱嵌入模型：DistMult，线性变换嵌入模型。

知识图谱嵌入模型：Analogy

利用类比推理的思想做知识图谱推理。

知识图谱嵌入模型：ComplEx

知识图谱嵌入模型：ConvE

直接叠加神经网络。

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论文浅尝 | 记忆推理：最近邻知识图谱嵌入

开放知识图谱

07-23

1544

笔记整理：孙硕硕，东南大学硕士，研究方向为根因溯源。Citation: Zhang N, Xie X, Chen X, et al. Reasoning Through Memorization: Nearest Neighbor Knowledge Graph Embeddings[J]. arXiv preprint arXiv:2201.05575, 2022...

知识表示学习（五）：RotatE

u013010473的博客

08-24

4970

知识表示学习方法RotatE

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基于知识图谱嵌入的关系推理

Y-starrydreamer的博客

12-03

817

知识图谱嵌入是将知识图谱中的。

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

知识图谱补全技术-TransE篇

weixin_47482014的博客

05-20

5153

TransE通过将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间，并使用简单的线性变换来表示实体之间的关系，提供了一种有效的方法来处理知识图谱嵌入任务。虽然它在处理复杂关系上存在一定的局限性，但其简单性和高效性使其成为知识图谱嵌入的一个重要基准方法。TransE模型通过将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间，并使用简单的线性变换来表示实体之间的关系，提供了一种有效的知识图谱嵌入方法。虽然在处理复杂关系方面存在一定局限，但其简单性和高效性使其成为知识图谱嵌入的一个重要基准方法。

基于TensorFlow-的医疗知识图谱构建与推理系统.pdf

01-01

再者，深入分析了基于TensorFlow的知识推理方法，如基于嵌入的知识推理、规则推理与深度学习结合，以及具体的应用实例，如疾病预测和治疗方案推荐。最后，文章总结了系统实现与优化策略，展示了案例分析，并讨论了...

精选资源

5-4+基于逻辑规则学习的知识图谱推理.pdf

03-18

《基于逻辑规则学习的知识图谱推理》 知识图谱是现实世界事实的集合，由实体（h, t）和它们之间的关系（r）组成的三元组（h, r, t）构成，例如（比尔·盖茨，共同创始人，微软）。在知识图谱中，链接预测是一个关键...

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强化学习多跳推理-知识图谱

07-12

知识图谱是一种特殊的异质图结构，它包含了各种不同类型的关系，用三元组（head entity, ...随着技术的不断进步，强化学习在知识图谱推理领域的应用有望变得更加成熟，为智能系统提供更强大的知识理解和推理能力。

向量空间中嵌入的知识图谱推理

06-12

知识图谱是一种包含多实体和多种关系的异构图，它通过...结构化数据通常关联紧密，而半结构化数据缺乏模式定义，因此在知识图谱推理中引入向量空间嵌入的技术，为处理大规模知识图谱和复杂查询提供了新的途径和工具。

知识图谱的几个经典模型：TransE、Trans R、ComplEx、ConvKB

guanjian6334的博客

03-23

8810

:::info 💡 这几个模型都是KG表示的经典模型，关于如何对三元组建模Embedding。以下第一个表格是关于各类建模方法中，关系是否能满足一些特性进行的汇总。 ::: 对称性：例如朋友关系。如果有h(r , t)，一定有h(t , r); 反对称性：例如购买关系与出售关系。如果有h1(r, t) ,一定有h2(t ,r); 【h1和 h2是相反方向的一对向量】传递性：例如亲属关系，父亲的父亲是爷爷。如果有h1(r , t) 和h2(t, y),一定有h3(r , y) 一对N：例如教学关系，一个老

图卷积（一）-图结点表示

weixin_40248634的博客

11-12

2208

图卷积网络研究survey图卷积网络研究survey一、 LINE功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入图卷...

知识图谱从入门到应用——知识图谱推理：基于表示学习的知识图谱推理-[嵌入学习]

冯·诺依曼

10-09

1万+

首先介绍基于嵌入学习的知识图谱推理模型，即知识图谱嵌入（KG Emebedding）。知识图谱最关心的推理任务是关系推理。现实场景中的很多问题都可以归结为基于知识库中已知的事实和关系来推断两个实体之间的新关系或新事实。给定两个实体，预测它们之间是否存在rrr关系给定头实体或尾实体，再给某个关系，预测未知的尾实体或头实体给定一个三元组，判断其为真或假前面已经介绍过基于向量的知识图谱表示方法。与词向量类似，希望为知识图谱中的每个实体和关系学习一个向量表示，称为实体或关系的向量表示。

知识图谱-知识表示模型（Trans系列+RotatE）

Weoshin的博客

08-05

6623

本文介绍了TransE，TransH，TransR，TransD，RotatE知识表示嵌入模型的基本概念和评价函数。 TransE 论文标题：Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data (2013) TransE将relation看作head到tail的翻译，目的在于训练出正确的三元组使[公式] ，即头实体的embedding加上关系embedding近似于尾实体embedding，如图所示。其中设d(h+r,t)为h+r与t之间的距离

基于知识图谱推理的关系推演

JavaChaoCo的博客

08-18

1万+

对于知识图谱的关注可以分为两个方面：知识图谱的构建和基于知识图谱数据结构的应用。知识图谱的构建主要关注如何整合结构化、非结构化的数据，实现用统一的语义数据结构如三元组RDF形式的数据存储。基于知识图谱的应用主要关注如何从这种语义数据结构中挖掘、发现、推演出相关的隐藏知识或新知识或者实现更上层的应用如搜索、问答、决策、推荐等，具体可以参考《三个角度理解知识图谱》。本文主要讲一下基于知识图谱推理的关系...

【知识图谱】知识图谱嵌入模型简介