TransH

知识表示学习【知识图谱专栏】

知识表示学习一、知识图谱1、符号定义：2、三元组表示的缺陷：二、知识表示学习1、分布式表示的特点：2、三元组和词向量分布式表示三、知识表示经典模型1、TransE模型2、TransH模型3、TransR
俱往矣...·2023-10-28 04:39

知识图谱笔记：TransH

1TransE存在的问题一对多假设有一个关系"是父亲"，其中一个父亲（头实体）可能有多个孩子（尾实体）父亲A->孩子1父亲A->孩子2在TransE中，这两个关系会被建模为：A+是父亲≈孩子1A+是父亲≈孩子2由于孩子1和孩子2是不同的实体，它们的嵌入向量也会不同。但在TransE的设定中，这两个孩子的embedding会很相似/一致多对一考虑一个"是首都"的关系，多个城市可能是同一个国家的首都（
UQI-LIUWJ·2023-09-02 05:23

知识表示学习（三）：TransR

最近，诸如TransE和TransH等模型通过将关系视为从头实体到尾实体的翻译来构建实体和关系嵌入。我们注意到这些模型只是将实体和关系放在同一个语义空间中。
J_Xiong0117·2023-08-08 08:04

SimKGC: Simple Contrastive Knowledge Graph Completion with Pre-trained Language Models 2022ACL

SimpleContrastiveKnowledgeGraphCompletionwithPre-trainedLanguageModels2022ACLSimKGC:基于预训练语言模型的简单对比知识图补全方法分为两类：基于文本的方法有KG-BERT，基于图嵌入的方法：TransE、RotatE、TransH
失眠的树亚·2023-07-23 07:40

Language Models as Knowledge Embeddings：语言模型用作知识嵌入 IJCAI 2022

1.相关工作1）基于结构的知识嵌入进一步分成基于翻译的模型和基于语义匹配的模型基于翻译的模型采用基于距离的评分函数，TransE把实体和关系嵌入到一个维度为d的共享向量空间中；TransH,TransR
失眠的树亚·2023-06-07 15:37

A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[一]（基于距离的翻译模型:TransE、TransH、TransR、TransH、TransA、RotatE）

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等专栏详细介绍：知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源，本专栏会持续更新包含知识图谱（知识融合、知识推理等）、NLP业务落地方案以及码源。同时我也会整理
汀、人工智能·2023-04-19 06:45

B.特定领域知识图谱知识推理方案[一]：基于表示学习的知识感知推理算法[对抗负采样、Logic Rule，链接预测任务]在关系预测、推荐场景下应用

推荐文章：推荐参考文章：A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[一]（基于距离的翻译模型:TransE、TransH、TransR、TransH、TransA、RotatE）A.特定领域知识图谱知识推理方案
汀、人工智能·2023-03-20 15:50

A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[五]-GeniePath会自动过滤多度“邻居“的图神经网络算法。

推荐参考文章：A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[一]（基于距离的翻译模型:TransE、TransH、TransR、TransH、TransA、RotatE）A.特定领域知识图谱知识推理方案
汀、人工智能·2023-03-20 15:50

B.特定领域知识图谱知识推理方案[二]：基于自监督图谱表征算法升级[特征交叉、邻居采样修正、生成学习、对比学习等]

推荐参考文章：A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[一]（基于距离的翻译模型:TransE、TransH、TransR、TransH、TransA、RotatE）A.特定领域知识图谱知识推理方案
汀、人工智能·2023-03-20 15:50

关于知识图谱TransR

论文题目LearningEntityandRelationEmbeddingsforKnowledgeGraphCompletion论文链接TransR文中指出，不管是TransE还是TransH都是将实体和关系映射同一空间
big_matster·2023-02-17 12:11

知识图谱补全（KGC）的常用方法

知识图谱补全主要有以下几种方法：一、基于知识表示方法主要有Trans系列（包括TransR、TransH、TransE、TransD）和基于神经网络的方法原理：已知三元组中任意两个元素，预测另一个缺失元素方法
Sweet_Ya·2023-01-31 15:19

深度之眼Paper带读笔记GNN.05.TransE/H/R/D

文章目录前言论文结构导读研究背景Trans系列算法概述数据集简介研究成果研究意义摘要论文结构论文精读知识树算法模型总览算法系列图谱Notation细节一：TransE模型精讲负采样的trickTransE模型的不足细节二：TransH
oldmao_2000·2023-01-12 10:10

知识图谱学习记录

://github.com/zqhead/TransEtransH模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/156937012https://github.com/zqhead/TransH
43581143·2023-01-12 01:00

【论文阅读】Unifying Knowledge Graph Learning and Recommendation

UnifyingKnowledgeGraphLearningandRecommendation:TowardsaBetterUnderstandingofUserPreferences总体大纲如下图 记录下：9月6号组合两个模型：TransH
上串下跳·2023-01-09 18:08

知识图谱 | 表示学习篇

知识图谱|表示学习篇1知识图谱表示的挑战2词的向量表示方法3知识图谱嵌入3.1概念3.2优缺点4知识图谱嵌入方法4.1转移距离模型—TransE及其变体4.1.1TransE4.1.2TransH4.1.3TransR4.1.4TransD4.1.5TransSparse4.1.6TransM4.1.7ManifoldE4.1.8TransF4.1.9TransA4.2
写代码的阿呆·2023-01-08 06:59

对TransE、TransH模型的理解

TransE、TransH模型都是图谱中关于实体嵌入的模型，它们都是基于向量平移的模型。
动感光波~~~biubiubiu·2023-01-05 01:47

知识图谱嵌入的Translate模型汇总（TransE，TransH，TransR，TransD

一文打尽图嵌入Translate模型，各种模型的动机，优缺点分析。本文对知识图谱嵌入/知识表示的转换模型进行了简要的总结。你可以从TensorFlow-TransX中找到开源的TensorFlow代码。知识表示的一些背景知识通常，我们使用三元组(head,relation,tail)来表示知识。在这里，头和尾是实体。例如，(skytree,location,Tokyo)。我们可以用独热向量来表示这
Necther·2023-01-05 01:43

【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(二)：TranSparse、PTransE、TransA、KG2E、TransG

知识图谱表示学习(二)TransSparse,PTransE,TransA,KG2E,TransG【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(一)：TransE、TransH、TransR、CTransR
BQW_·2023-01-05 01:08

【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(三)：SE、SME、LFM、RESCAL、HOLE

知识图谱表示学习(三)SE、SME、LFM、RESCAL、HOLE【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(一)：TransE、TransH、TransR、CTransR、TransD【自然语言处理
BQW_·2023-01-05 01:08

【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(一)：TransE、TransH、TransR、CTransR、TransD

知识图谱表示学习(一)TransE,TransH,TransR,CTransR,TransD【自然语言处理】【知识图谱】知识图谱表示学习(一)：TransE、TransH、TransR、CTransR、
BQW_·2023-01-05 01:36

时序知识图谱的增量构建

对此,给出时序知识图谱的定义,并基于TransH提出一种时序知识图谱的增量构建方法。
罗伯特之技术屋·2022-12-27 14:07

【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

论文解读：（TransH）Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes

转自：https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/103336589?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none
tianguiyuyu·2022-12-26 04:20

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

本文记录了有关阅读TransH《KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes》的相关内容，如果有同学在做相关的工作，可以与我联系zhaoliang19960421
BJUT赵亮·2022-12-26 04:18

TransH 论文笔记

KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes-Abstract-Background-ALgorithm-Experiment-Conclusion-AbstractTransH在TransE的基础上的改进，将关系映射到超平面，在超平面上进行平行操作。并提出更好的负例样本设计方式。-Background最开始的传统逻辑推理方式，不易于处理，也不
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

KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes摘要处理把一个大规模的由实体和关系组成的知识图谱嵌入到连续的向量空间中。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。我们注意到TransE在处理这些属性时做的并不好。一些复杂的模型
BodyCsoulN·2022-12-26 04:14

论文小尝| (TransH)Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes

文章介绍Publishedin:NationalConferenceonArtificialIntelligence.AAAIPress,2014AllAuthors:ZhenWang∗,JianwenZhang,JianlinFeng,ZhengChenDepartmentofInformationScienceandTechnology,SunYat-senUniversity,Guangzh
知识图谱小新·2022-12-26 04:42

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

TransH论文翻译

KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes摘要研究了将由实体和关系组成的大规模知识图谱嵌入到连续向量空间中的问题。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。我们注意到，TransE在处理这些属性方面做得并不好
Ting廷帅·2022-12-14 06:55

Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Comple...

主要应用的思想和模型包括：GAT、TransH、SLTM、Model-AgnosticMeta-Learning(MAML)。
cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:06

字节AILAB-nlp实习一面

字节AILAB-nlp实习一面自我介绍项目细节nlp相关知识算法题反问自我介绍项目细节介绍多模态知识图谱是如何构建的三元组的具体格式，具体描述导入过程问答系统如何实现ViT模型的介绍TransH的介绍spark
六六fan·2022-12-01 20:29

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-模型（一）：翻译距离模型【TransH、TransR、TransD、TranSparse、TransM、MianfoldE、TransF、KG2E、TransG、UM、SE】

翻译距离模型：包括TransH、TransR、TransD、TranSparse、TransM、MianfoldE、TransF、TransA、KG2E、TransG、UM、SE模型等；知识图谱怎样入门
u013250861·2022-11-25 16:08

具有时态一致性约束的时态知识图推理

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

【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、TransH
BQW_·2022-08-09 07:38

Graph Embedding领域有哪些必读的论文？

【TransH】KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonH
嘉熙990·2022-04-09 07:10

【知识图谱系列】知识图谱表示学习综述 | 近30篇优秀论文串讲

自然语言处理与知识图谱本文分享一篇知识图谱表示学习汇报ppt，将知识图谱表示学习方法粗略分为四大类，涉及将近30篇优秀论文，只简单介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：知识图谱表示学习1、翻译距离模型：包括TransH
CHEONG_KG·2021-05-21 14:28

基于翻译的模型-TransE,TransH,TransR,TransD

基于翻译的模型TransE模型TransE认为在知识库中，三元组可以看成头实体h到尾实体t利用关系r所进行的翻译。比如，头实体“柏拉图”的向量加上关系“老师”的向量，应该尽可能和尾实体“苏格拉底”的向量接近，也就是h+r≈tfr(h,t)=∣∣h+r−t∣∣l1/l2L=∑(h,r,t)∈S∑(h′,r′,t′)∈S′[γ+fγ(h,t)−fr(h′,t′)]+f_r(\textbfh,\text
AiBigData·2021-04-30 18:29

【知识图谱系列】知识图谱表示学习综述 | 近30篇优秀论文串讲

机器学习与自然语言处理本文分享一篇知识图谱表示学习汇报ppt，将知识图谱表示学习方法粗略分为四大类，涉及将近30篇优秀论文，只简单介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：知识图谱表示学习1、翻译距离模型：包括TransH
zenRRan·2021-01-26 16:12

知识图谱 概念与技术 第一章 第二章

应用价值数据分析智慧搜索智能推荐人机交互决策支持1.5分类现有的知识图谱：第二章基础知识2.1概述2.2知识表示图表示：基于图的表示，基于三元组的表示数值表示：基于距离SE模型，基于翻译：TransE、TransH
微知girl·2020-11-16 18:28

知识图谱只是表示学习，TransE,TransH,TransR 论文笔记

知识表示学习的基本思想就是把知识图谱中的三元组（h,r,t)（原文中是（h,l,t))表示为低维稠密向量的形式，传统的图的网络结构存在缺陷，比如说数据稀疏问题，图遍历算法复杂度高等问题。TransE是Trans系列论文最早提出的。点击查看论文原文。主要思想是Relationshipsastranslationsintheembeddingspace，尾部实体t的嵌入向量应该接近头实体h的嵌入向量加
祝你好运~·2020-08-16 05:32

知识图谱嵌入的Translate模型汇总（TransE，TransH，TransR，TransD）

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：XuLIANG编译：ronghuaiyang导读一文打尽图嵌入Translate模型，各种模型的动机，优缺点分析。本文对知识图谱嵌入/知识表示的转换模型进行了简要的总结。你可以从TensorFlow-TransX中找到开源的TensorFlow代码。知识表示的一些背景知识通常，我们使用三元组(head,relation,tail)来表
ronghuaiyang·2020-07-08 09:43

【知识图谱】知识图谱嵌入

TransE:Relation-SpecificEntityEmbeddings（关系特定实体嵌入）TransHTransRCTransR(Cluster-basedTransR)TransDnsR,TransH
大铭昕·2020-07-02 12:02

知识图谱经典方法 Knowledge Graph Embedding：从TransE，TransH到TransR

1.背景知识图谱编码了实体和它们丰富的关联之间的结构化信息，但是现实场景中的实体和关系成千上万，想把一个知识图谱填充满是一件很难的事情。因此，知识图谱填充即是基于已有的图谱建立实体到实体的关系。KG中实体和关系都是通过Embedding建立关联，让实体和关系有一个好的表达能够更好的完成知识图谱的填充任务。2.演变最简单最有效的方法是TransE。TransE将起始实体，关系，指向实体映射成同一空间
做人要有比数·2020-07-01 19:12

技术动态 | 清华大学开源OpenKE：知识表示学习平台

清华大学自然语言处理实验室近日发布了OpenKE平台，整合了TransE、TransH、TransR、TransD、RESCAL、DistMult、HolE、ComplEx等算法的统一接口高效实现，以及面向
开放知识图谱·2020-07-01 13:47

知识图谱表示学习 TransH: Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes

知识图谱表示学习TransH:KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes表示学习是深度学习的基础，将数据用更有效的方式表达出来，才能让深度学习发挥出更强大的作用
pengwill97·2020-06-26 22:56

知识图谱——链接预测（表示学习）

系列算法TransE：同一语义空间表示，向量加法TransH：让一个实体在不同关系下有不同的表示TransR：认为不同的关系拥有不同的语义空间（实体向关系空间投射）CTransR：细分关系TransD：
qq_26919935·2020-06-25 02:46

《知识图谱嵌入的Translate模型汇总（TransE，TransH，TransR，TransD）》

知识图谱嵌入的Translate模型汇总（TransE，TransH，TransR，TransD）忆臻哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读已关注84人赞同了该文章作者：XuLIANG编译：ronghuaiyang
cx_2016·2020-06-19 10:00
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