略多
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知识图谱描边——知识图谱的数值表示

  • 核心词汇：embedding
  • 科研方向的核心问题：如何为KG中的实体与关系求得最优的向量化表示

一、概述

1、知识图谱有几种表示方法？

KG有两种表示方法：
其一，基于图的表示（方便人理解）；
其二，数值表示（将知识图谱中的数据转化为机器可以“理解”的内容）；

2、embedding是干什么的？

让深度学习模型能够使用KG中的知识。

一篇不错的文章参考知乎：embedding的作用，

3、有哪些主流模型？

Trans系列的。
其实数值里边有基于距离的模型与基于翻译的模型。
按时间先后顺序为：
基于距离的模型：
SE，这篇文章《Learning Structured Embeddings of Knowledge Bases》2011
基于翻译的模型：把关系看成翻译
Trans E
Trans H
Trans R
Trans D
新的在不断改正着旧的。

二、发文心路历程：

——想做推理方向
——看ACL2020一篇文章
《Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings》
——注意到embedding和Trans E模型
——看《知识图谱——概念与技术》 2.2知识表示
去找系统性的讲解
——系统的了解了一下embedding

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