发表评论取消回复
相关阅读
相关 知识图谱嵌入模型
知识图谱嵌入模型是一种机器学习模型,旨在将实体和关系在向量空间内表示,并在此基础上进行各种计算任务。这些任务包括实体链接、关系分类和关系推理等。知识图谱嵌入模型通常基于神经网络
相关 人工智能-自然语言处理(NLP)-应用场景:知识图谱
人工智能-自然语言处理(NLP)-应用场景:知识图谱 -------------------- -------------------- ----------------
相关 自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识表示学习(知识图嵌入)----> 知识推理【TransE系列模型】【第三方库:OpenKE(清华大学开源)】
一、知识表示学习简介 表示学习又称表征学习( Representation learning) , 主要是利用机器学习技术自动获取每个实体或者关系的向量化表达, 旨在将描
相关 知识图谱:图谱推理
一、概述 面向知识图谱的推理主要围绕关系的推理展开,即基于图谱中已有的事实或关系推断出未知的事实或关系,一般着重考察实体、关系和 图谱结构三个方面的特征信息。 具体来说
相关 知识图谱-KGE-第三方库:OpenKE库【清华开源】
[GitHub - thunlp/OpenKE: An Open-Source Package for Knowledge Embedding (KE)][GitHub - t
相关 TransE模型:知识图谱特征经典学习算法
转载自: [https://zhuanlan.zhihu.com/p/133532605][https_zhuanlan.zhihu.com_p_133532605]
相关 知识图谱入门-知识图谱嵌入
知识图谱嵌入 为什么要知识图谱嵌入 本文主要参考论文《Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches a
相关 【转】自然语言系列学习之表示学习与知识获取(三)知识图谱
分布式表示可以非常好的建立跨领域跨对象的知识迁移。有非常多的工作是去学习不同语言的各种词汇在同一个空间里统一的表示,这种表示对构建跨语言的知识迁移或者进行机器翻译都是非常重要的
相关 【转】自然语言系列学习之表示学习与知识获取(四)TransE
概述 在知识表示学习方面,一个代表性的算法就是transe, 它的基本思想是把每一个实体和每一个关系都表示成一个低维的向量,它的想法是对于每一个事实,将其中的relati
相关 自然语言处理NLP基本知识小结
1.什么是NLP? 人与人、人与计算机交互中的语言问题。 能力模型,通常是基于语言学规则的模型,建立在人脑中先天存在语法通则这一假设的基础上,认为语言是人脑的语言能力推
还没有评论,来说两句吧...