TransE

【论文解读】HyTE

本文主要介绍TransE和数据集Wordnet、Freebase等。表示学习：主要面向知识图谱中实体和关系进行表示学习，一般使用建模方法将
Y.G Bingo·2022-12-26 04:54

【论文笔记】《Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion》

学习实体和关系嵌入在完成知识图谱中的应用1题目2摘要3问题定义4方法及原理4.1TransE模型[2]4.2TransH模型[3]4.3TransR模型5研究成果5.1链接预测5.2关系抽取5.3三元组分类
HL Lee·2022-12-26 04:52

PaperReading-TransH《Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes》

KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes》的相关内容，如果有同学在做相关的工作，可以与我联系[email protected]背景TransH论文是在基于TransE
BJUT赵亮·2022-12-26 04:18

Knowledge Graph表示学习--TransE系列

知识图谱（KnowledgeGraphorKG），如：FreeBase、DBpedia、YAGO、NELL等已经成功地应用到语义分析、信息抽取、问答系统等方面。知识图谱是由实体（entity）和关系（relations:不同类型的边）构成的多关系图。每一条边都以三元组的形式呈现（headentity,relation,tailentity），这也叫做fact。KGEmbedding目的是将实体和关
hy_jz·2022-12-26 04:17

TransH 论文笔记

KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes-Abstract-Background-ALgorithm-Experiment-Conclusion-AbstractTransH在TransE
懒狗的救赎·2022-12-26 04:15

TransH 算法详解

TransH算法详解文章目录TransH算法详解算法背景transE算法存在的问题解决方法算法描述几何含义目标函数梯度参考文献或博客算法背景transE算法存在的问题在我的上一篇博客中，提到了TransE
MonkeyDSummer·2022-12-26 04:15

TransH-Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes 翻译

TransE是最近提出来的一个很有希望的方法，是非常高效的，实现了最先进的预测性能。我们讨论了一些应该在嵌入中考虑到关系的映射属性，比如自反，一对多，多对一和多对多。
BodyCsoulN·2022-12-26 04:14

知识图谱 ——距离变换模型

目录一、模型基础二、TransE模型三、TransH模型四、TransR模型五、TransD模型一、模型基础L1范数（曼哈顿距离）与L2范数（欧氏距离）：L0范数是指向量中非0的元素的个数。
叫我小鱼就好·2022-12-23 14:52

论文翻译解读：Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data【TransE】

文章目录为建模多关系数据转换嵌入简要信息重要内容概括摘要1介绍2基于翻译的模型3相关工作4实验4.1数据集4.2实验设置4.3链接预测4.4学会用很少的例子来预测新的关系5总结和未来工作为建模多关系数据转换嵌入简要信息序号属性值1模型名称TransE2
OneTenTwo76·2022-12-22 12:46

知识表示学习（一）：TransE

因此，我们提出了TransE，这是一种通过将关系解释为在实体的低维嵌入上操作的翻译来对关系进行建模的方法。
J_Xiong0117·2022-12-22 12:44

第五章 知识图谱

5.1简介5.2知识表示学习（基础模型）5.2.1表示学习5.2.2基于语义匹配语义模型：RESCAL语义模型：DistMult语义模型：HolE5.2.3基于平移距离平移模型：TransE5.3前沿发展和关键挑战
推荐算法研究僧·2022-12-21 19:03

TransE

转自：http://blog.csdn.net/u011274209/article/details/50991385一、引言网络上已经存在了大量知识库（KBs），比如OpenCyc，WordNet，Freebase，Dbpedia等等。这些知识库是为了各种各样的目的建立的，因此很难用到其他系统上面。为了发挥知识库的图（graph）性，也为了得到统计学习（包括机器学习和深度学习）的优势，我们需要将
一千克欣喜·2022-12-19 06:35

知识图谱表示 | TransE原理简介与代码解读

表示学习-TransE原理介绍核心理念在平面直角坐标系中，向量表示三元组知识(h,r,t)(h,r,t)(h,r,t)。
HL Lee·2022-12-19 06:35

小黑笔记:transe模型

1.数据集准备importopenkefromopenke.dataimportTrainDataLoader,TestDataLoadertrain_dataloader=TrainDataLoader(in_path="./benchmarks/FB15K237_tiny/",nbatches=100,threads=8,#负采样sampling_mode='normal',#bern构建负样
小黑无敌·2022-12-19 06:05

TransE模型学习笔记

目录一、知识表示学习的引入二、论文摘要三、方法介绍（一）建模多关系数据（二）关系嵌入到向量空间中的翻译四、TransE模型（一）学习实体和关系的低维嵌入向量（二）基于“能量”的计算方法五、算法流程（一）
Dr.sky_·2022-12-19 06:34

TransE解读

Paper地址1目标学习三元组的向量表达2算法大致思路:初始化+归一化遍历数据构造错误样本训练计算loss函数根据loss优化三元组的向量表达3优化方法这个是loss函数的计算方法和负样本的挑选方法loss函数(优化目标):正确的三元组比假造的三元组头向量+关系向量-尾向量的差小，优化正确三元组的$d(h+l,t)减去假的三元组的减去假的三元组的减去假的三元组的d(h{’}+l,t{’})$假的三
HxShine·2022-12-19 06:34

【TransE模型】基于分布式表示推理

TransE[Bordesetal.,2013]是最具代表性的位移距离模型，其核心思想是实体和关系间的位移假设：三元组中头实体向量表示h与关系的向量表示r之和与尾实体向量表示t越接近越好，即h+r≈tTransE
Minor0218·2022-12-19 06:04

知识图谱表示学习Transe TransD TransR等的评价指标 hit@10、mean rank的理解

最近学习了知识图谱数值表示方式的学习算法，包括TransE、TransD、TransR等，看到提到的评价指标有hit@10、meanrank等，一开始对于这些指标并不清楚。
jdq8576·2022-12-19 06:04

图神经网络（11）— 在知识图谱上推理

目录预测单跳查询（one-hopqueries）预测路径查询（pathqueries）TraversingKnowledgeGraphsinVectorSpace（以TransE为例）预测（多路）结合查询
山、、、·2022-12-15 15:21

TransH论文翻译

TransE是最近提出的一种很有前途的方法，其非常高效，同时可以获得最优的预测效果。我们讨论了一些关系的映射属性，这些属性在嵌入时应该被考虑，比如自反性、一对多、多对一和多对多。
Ting廷帅·2022-12-14 06:55

SimKGC: Simple Contrastive Knowledge Graph Completion withPre-trained Language Models

然而，基于文本的方法的性能仍然大大落后于基于图嵌入的方法，如TransE(Bordesetal,2013)和RotatE(Sunetal,2019b)。在本文中，我们认为关键问题是有效的对比学习。
小蜗子·2022-12-10 16:03

论文浅尝 | 记忆推理：最近邻知识图谱嵌入

etal.ReasoningThroughMemorization:NearestNeighborKnowledgeGraphEmbeddings[J].arXivpreprintarXiv:2201.05575,2022.动机大多数知识图谱补全方法（如TransE
开放知识图谱·2022-12-10 15:24

TransE全文中文翻译(Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data)

最近接触自然语言处理，英文论文看不懂，不才结合googletranslate将其翻译了一遍，还是看不懂……欢迎路过的网友指出翻译中的错误~TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalDataAbstract1Introduction2Translation-basedmodel3Relatedwork4Experience4.2Experimen
MilkLeong·2022-12-07 21:50

TransE理解与实现

（依附于博主yuanwyue代码https://blog.csdn.net/shunaoxi2313/article/details/89766467）理解如下图附上那位博主的代码自己加了一些有没有的注释帮助理解importcodecsimportrandomimportmathimportnumpyasnpimportcopyimporttimeentity2id={}relation2id={
一尾执念的鱼·2022-12-06 19:17

transe 简单代码实现

用于对知识图谱中的实体、关系基于TransE算法训练获取向量结果为：两个文本文件，即entityVector.txt和relationVector.txt但是数据集没办法上传，如果有需要联系我哦。
要努力哦·2022-12-06 19:17

知识图谱嵌入：TransE算法原理及代码详解

TransE受到词向量中平移不变性的启发，TransE将关系的向量表示解释成头、尾实体向量之间的转移向量，算法简单而高效
唯余木叶下弦声·2022-12-06 19:16

简单了解TransE

接触TransE算法也有半年多了，从一开始的一脸懵逼到现在满脸懵逼，也算是有点收获。。。
卅拓·2022-12-06 19:16

TransE模型：知识图谱特征经典学习算法

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/133532605需要知道的东西什么是知识图谱，一种定义是“知识图谱是语义网络上的知识库”，也就是个多关系图。他的目的就是要表示出实体与实体之间的关系，实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等
tianguiyuyu·2022-12-06 19:46

TransE模型的简单介绍&TransE模型的python代码实现

模型介绍TransE模型的基本思想是使head向量和relation向量的和尽可能靠近tail向量。这里我们用L1或L2范数来衡量它们的靠近程度。损失函数是使用了负抽样的max-margin函数。
土豆面包·2022-12-06 19:45

TransE模型的python代码实现

TransE模型的简单介绍&TransE模型的python代码实现_土豆面包的博客-CSDN博客_transe模型
lamusique·2022-12-06 19:15

知识图谱——TransE模型原理

知识图谱——TransE模型原理1TransE模型介绍1.1TransE模型引入在我们之前的文章中，提到了知识图谱补全任务的前提任务是知识表示学习，在知识表示学习中，最为经典的模型就是TransE模型，
隔壁的NLP小哥·2022-12-06 19:14

TransE算法原理与案例

文章目录TransE知识图谱基础知识表示算法描述代码分析数据TransE知识图谱基础三元组（h,r,t）知识表示即将实体和关系向量化，embedding算法描述思想：一个正确的三元组的embedding
jiayalu·2022-12-06 19:14

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

简介这几个模型都是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),
0x3fffffff·2022-12-06 19:44

TransE论文第4节：实验

4实验TransE的实验数据是从Wordnet和Freebase中抽取的（它们的统计分布已经在表2中给出），并以各种各样的标准和扩展到相对较大的数据集上与文献中几个已经证明是现在最好的几个方法比较。
fffnull·2022-12-06 19:44

【论文精读】TransE 及其实现

TransE及其实现1.WhatisTransE?
yubinCloud·2022-12-06 19:13

实体对齐（Entity Alignment）相关论文与数据集整理

基于知识表示学习的方法通过将知识图谱中的实体和关系都映射低维空间向量，直接用数学表达式来计算各个实体之间相似度，例如transe方法等。年份模型
BISTU_CD·2022-12-02 11:08

CS224W课程笔记第一章：绪论

GraphKernelsMethodsfornodeembeddings:DeepWalk,Node2VecGraphNeuralNetworks:GCN,GraphSAGE,GAT,TheoryofGNNsKnowledgegraphsandreasoning:TransE
人海无名里·2022-12-01 21:34

【论文】数据+模型双驱动下的模型与算法

目前将知识图谱引入深度学习的技术主要有两种方式：一是将知识图谱的语义信息输入到深度学习中，例如以翻译嵌入(TranslatingEmbeddings,TransE)、旋转嵌入(RotationEmbedding
Jack_Kuo·2022-11-30 18:09

知识图谱-KGE(Knowledge Graph Embedding)：kge库【包含：TransE、TransH、ConvE、DistMult、ComplEx、TuckER、SimplE...】

LibKGEisaPyTorch-basedlibraryforefficienttraining,evaluation,andhyperparameteroptimizationofknowledgegraphembeddings(KGE).Itishighlyconfigurable,easytouse,andextensible.OtherKGEframeworksarelistedbelo
u013250861·2022-11-25 16:46

知识图谱-KGE-双线性模型-2015：DistMult

我们展示了最常见的模型，包括NTN和TransE，可以被归纳在一个统一的学习框架下，其中，
u013250861·2022-11-25 16:46

知识图谱-第三方工具：LibKGE（用于Knowledge Graph Embedding）【包含多种模型：TransE、DistMult、ComplEx、ConvE、Transformer等】

用于KnowledgeGraphEmbedding的向量表示库有很多，比如：LibKGEGraphViteAmpliGraphOpenKEpykeenpykg2vecLibKGE的主要目的是为了助力知识图谱表示模型复现研究并提供训练方法。LibKGE提供整洁的训练实现，超参优化和评估策略。并且所有的现在的启发式实现都是基于本地配置文件，符合了软件的开闭原则，不同的参数，模型选择，只需要修改配置文件
u013250861·2022-11-25 16:16

具有时态一致性约束的时态知识图推理

为了解决这个问题，已经推导出了基于TransE的不同变体。TransH提出，实体在涉及不同关系时应具有不同的表示。它将头部和尾部实体投影到一个特定关系的超平面
AI知识图谱大本营·2022-11-24 21:34

知识图谱补全模型与超参数整理

TransE论文出处：TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-r
TKG菜鸟·2022-11-22 20:30

知识图谱论文梳理【TransR：用于知识图完成的学习实体和关系嵌入】

系列文章目录知识图谱论文梳理【HyTE：基于超平面的时序知识图谱】知识图谱论文梳理【TransE：】知识图谱论文梳理【TransH：】知识图谱论文梳理【TransR：】知识图谱论文梳理【TransD：】
spark plug·2022-11-22 12:55

CS224W摘要10.Knowledge Graph Embeddings

/DictionarylearningLinkPredictionKnowledgeGraphs:KGCompletionwithEmbeddingsKnowledgeGraphCompletion:TransE
oldmao_2000·2022-11-22 01:49

知识图谱表示学习-TransE算法

知识图谱表示学习-TransE算法表示学习知识图谱表示学习TransE（这是一篇小白入门笔记，请勿转载）表示学习表示学习是一个利用模型自动地学习数据的隐式特征的过程，以此来计算得到对学习对象来说相比原始数据更好的表示形式
satellite_wx·2022-11-14 13:17

Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion

流行的图嵌入方法，例如TransE，通过将图元素(即实体/关系)表示为密集嵌入并捕获它们与空间距离的三层关系来学习结构化知识。
小蜗子·2022-10-31 11:42

图神经网络总结（GCN/GAT/GraphSAGE/DeepWalk/TransE）

文章目录图神经网络1游走类模型1.1DeepWalk随机游走DeepWalk计算节点向量的方式：1.2Node2VECnode2vec改进后的随机游走方式：1.3LINE2消息传递类模型2.1GCN2.2GAT2.3GraphSageGraphSAGE的采样方法：GraphSAGE的聚合函数：MeanaggregatorLSTMaggregatorPoolingaggregator2.4HAT元路
iceburg-blogs·2022-08-30 07:37

【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(五)：【PairRE】基于成对关系向量的知识图谱嵌入

知识图谱表示学习(五)PairRE：基于成对关系向量的知识图谱嵌入原始论文：https://arxiv.org/pdf/2011.03798.pdf【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(一)：TransE
BQW_·2022-08-09 07:38

Graph Embedding领域有哪些必读的论文？

一、翻译距离模型：【TransE】TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData全文链接：文献全文-学术范(xueshufan.com)【这个网站上边大部分都有
嘉熙990·2022-04-09 07:10
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