
论文研读
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Bessie_Lee_gogogo
上班当牛马了,后面同步更新到微信公主号了(热爱学习的曦曦同学,Bessie_Study)
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批量提取SemEval 2014 Task 4-aspect_term的xml文件为csv
把XML数据转换为csv文件 最后生成原创 2024-04-23 17:58:00 · 559 阅读 · 0 评论 -
【论文代码复现】Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data中TransE代码实现+遇到的错误
文章目录1、相关链接2、代码报错汇总2.1、报错:AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled2.2、TransE部分报错(憨憨报错)2.3、文件找不到3、运行结果截图4、完整代码+注释 本文创建初心:想为看Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data这篇文章的人提供一个完整的资源与遇到的情况的一个汇总 【注】 本文的代码来源于GitHub上面一位优秀的博主,所有的相关链接都会原创 2022-04-18 20:53:54 · 1488 阅读 · 19 评论 -
【论文研读】 Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data论文理解
文章目录embedding知识图谱 embedding 首先,我们得知道什么是embedding?他有什么优点?他为什么要被开发出来?传统的one-hot编码不可以吗?接下来让我们一一进行解决 1、什么是embedding? ① 维基百科的官方回答: ② 自己的理解: (这个结合了一下一篇大佬的博客思路进行理解的) 首先,embedding在pytorch或者tf中会被经常使用,m代表的是单词的数目,n代表的是词语嵌入的维度。其次,词嵌入(word embedding)是一个大矩阵,一行代表的是一个单词。原创 2022-04-03 10:58:51 · 2709 阅读 · 4 评论