CHEONG_KG
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【知识图谱系列】基于2D卷积的知识图谱嵌入


作者：CHEONG

公众号：AI机器学习与知识图谱

研究方向：自然语言处理与知识图谱


本文给大家推荐两篇知识图谱表示学习相关的论文，这两篇论文都是将传统图像中的2D卷积操作直接用到知识图谱模型中，并且取得了不错的效果。完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：2D卷积知识图谱嵌入

图片


一、Background


Knowledge 1： 二维卷积常用在计算机视觉、图像处理领域，用于处理图片数据；而一维卷积常用于序列模型，多适用于自然语言处理领域。知识图谱是非结构化数据，即不具有文本序列清晰的上下文，也不具有CNN在图像上的那种平移不变性，如何使用2D卷积进行表示学习？

Knowledge2： 如何在KB上使用二维卷积？首先Node Embedding e_s和Relation Embedding r_r都仍然使用一维向量进行表征，然后通过reshape操作分别得到e_s 和r_r的二维向量表示e ̅_s和r ̅_r，之后再在二维向量e ̅_s和r ̅_r进行二维卷积操作，最后再映射回一维表示，这就是在KB上使用二维卷积的思路。



二、Paper

【知识图谱系列】基于2D卷积的知识图谱嵌入_第1张图片
【知识图谱系列】基于2D卷积的知识图谱嵌入_第2张图片
【知识图谱系列】基于2D卷积的知识图谱嵌入_第3张图片
【知识图谱系列】基于2D卷积的知识图谱嵌入_第4张图片
【知识图谱系列】基于2D卷积的知识图谱嵌入_第5张图片



三、往期精彩



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