transE

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(Representationlearning)，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，旨在将描述对象表示为低维稠密向量(即分布式向量)。分布式表示的对象均被表示成一个低维的稠密、实值向量，利用对象在空间的相对距离，反映它们之间的语义关系。两个对象离得越近，说明关系越紧密，两个对象离得越远，说明它们之间没有太强的关系。将表示学习应用于知
忍者の乱太郎·2022-02-14 07:26

【知识图谱系列】基于实数或复数空间的知识图谱嵌入

TransE模型在实数空间将关系看作从headnode到tailno
CHEONG_KG·2021-05-21 15:34

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。
AiBigData·2021-04-30 18:29

知识图谱 概念与技术 第一章 第二章

知识图谱的研究意义1.4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
微知girl·2020-11-16 18:28

基于知识图谱的知识推理

推理方法分为三类：知识图推理的相关应用基于规则的推理基于一阶谓词逻辑规则的知识推理基于规则的知识推理基于本体的知识推理基于随机游走算法的知识推理基于表示学习的推理基于张量分解的知识推理基于距离模型的知识推理[TransE
大铭昕·2020-10-13 17:36

TransE算法详解

TransE算法详解文章目录TransE算法详解算法背景知识图谱是什么知识表示是什么基本思想算法描述梯度参考文献算法背景知识图谱是什么一条知识图谱可以表示为一个三元组(sub,rel,obj)。
MonkeyDSummer·2020-09-16 07:50

知识表示学习 TransE 代码逻辑梳理 超详细解析

知识表示学习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，我们需要将知识库嵌入（embedding）到一个低维空间里（比如10、20、50维）。我们都知道，获得了向量后，就可以运用各
南波兔不写巴哥·2020-09-12 00:22

学习笔记（2）——TransE算法（Translating Embedding）

前言原理详细算法流程前言TransE算法是知识图谱补全的经典方法。
StriveQueen·2020-08-26 20:01

手把手教你做一个基于知识图谱的推荐系统

po出我的说明基于knowledgegraphembedding的推荐系统本系统是一个基于knowledgegraphembedding的商品推荐系统，以下是对该系统的详细介绍，基本代码都是自己所写，TransE
deep_revealer·2020-08-25 16:50

TransE模型：知识图谱的经典表示学习方法

传统的知识图谱表示方法是采用OWL、RDF等本体语言进行描述；随着深度学习的发展与应用，我们期望采用一种更为简单的方式表示，那就是【向量】，采用向量形式可以方便我们进行之后的各种工作，比如：推理，所以，我们现在的目标就是把每条简单的三元组编码为一个低维分布式向量。（有关【分布式表示】的概念请大家自行百度）paper：TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-rel
Chihk-Anchor·2020-08-16 09:59

知识图谱只是表示学习，TransE,TransH,TransR 论文笔记

TransE是Trans系列论文最早提出的。点击查看论文原文。
祝你好运~·2020-08-16 05:32

图网络embeding transE及node2vec方法

1、transE表示学习知识图谱中的事实是用三元组(h,l,t)(h,l,t)(h,l,t)表示的，那么如何用低维稠密向量来表示它们，才能得到这种依赖关系呢？
初心fly·2020-08-12 13:27

TransE代码实践(很详细)

TransE的直观含义，就是TransE基于实体和关系的分布式向量表示，将每个三元组实例（head，relation，tail）中的关系relation看做从实体head到实体tail的翻译，通过不断调整
得克特·2020-08-05 11:15

机器学习项目（六）医疗知识图谱构建（五）

存在的问题TransE模型很简单也带来一个很大的问题就是他只适合处理一对一
TongYixuan_LUT·2020-08-03 21:50

【阅读笔记】：End-to-end Structure-Aware Convolutional Networks for Knowledge Base Completion

为解决知识图谱（KG）中三元组不完整问题，本文结合加权图卷积神经网络（WGCN）和Conv-TransE两个模块，提出了SACN（Structure-AwareConvolutionalNetworks
weixin_30832983·2020-08-02 14:46

transE(Translating Embedding)详解+简单python实现

transE算法就是一个非常经典的知识表示学习，用分布式表示（distributedrepresentation）来描述知识库中的
yuanwyue·2020-07-28 11:28

PaperReading-TransD,ACL2015,《Knowledge Graph Embedding via Dynamic Mapping Matrix 》

本文记录了在阅读TransD论文时的相关内容，如果有同学在做相关工作，欢迎邮件与我沟通联系[email protected]背景TransE无法解决的自反、一对多、多对一关系问题
BJUT赵亮·2020-07-28 05:19

PaperReading-TransR,《Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion

本文记录了阅读TransR论文时的相关内容，如果有做相关工作的同学，欢迎与我沟通联系[email protected]背景TransR论文的提出还是为了来解决在TransE中无法解决的自反
BJUT赵亮·2020-07-28 05:19

PaperReading-TransA《TransA: An Adaptive Approach for Knowledge Graph Embedding》

本文记录了有关阅读TransA论文的相关情况.如果有在做相关工作的同学，欢迎与我沟通联系[email protected]背景TransA论文的思路也是对于TransE的改进，目的也是来改进
BJUT赵亮·2020-07-28 05:19

KDD 18 & AAAI 19 | 异构信息网络表示学习论文解读

作者丨崔克楠学校丨上海交通大学博士生研究方向丨异构信息网络、推荐系统本文要介绍的两篇论文在metriclearning和translationembedding的角度对异构信息网络中的节点进行学习，都受到了knowledgegraph的模型如TransE
PaperWeekly·2020-07-13 03:17

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

PTransE

TransE概述表示学习什么是表示学习呢？
406·2020-07-02 17:45

transE

文章来源：http://chuansong.me/n/2553541我们为什么要关注表示学习这个问题呢？我们可以看关于机器学习的一个重要公式，这个公式有三个部分组成，第一部分是关于数据或者问题的表示，在表示的基础上我们要去设计或者构建一个目标，也就是说我们要实现一个什么样的目标。在设定了目标之后，开始看怎么实现这个目标，这就是优化的过程。对于机器学习来讲，表示是这三个环节中最基础的部分，也是我们为
406·2020-07-02 17:44

【知识图谱】知识图谱嵌入

知识图谱嵌入（KME）KG嵌入技术算法TransE:Relation-SpecificEntityEmbeddings（关系特定实体嵌入）TransHTransRCTransR(Cluster-basedTransR
大铭昕·2020-07-02 12:02

知识图谱

另外，transE优化目标，头实体+关系=尾实体，低维语义表示，这想法赞。建模！
lightty·2020-07-02 08:42

知识抽取（二）

抽取上市公司中的股权交易关系开放域关系抽取知识挖掘实体消歧与链接知识规则挖掘StacticalSchemaInduction关联规则挖掘(ARM)统计关系学习(SRL)基于图的方法路径排序方法知识图谱表示学习PRAvs.TransE
远洋之帆·2020-07-02 08:54

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

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

知识图谱——TransE笔记

Title：TranslationEmbeddingforModelingMuti-relationalDataAccepted：NeuralInformationProcessingSystems，NIPS2013提要知识图谱通常是用一个三元组（前件h，关系r，后件t）来表示一条知识，比如：（清华大学，地点，北京）要使用向量表示的话，可以是用one-hot向量（实际使用中通常是mulit-hot
Weoshin·2020-07-01 14:21

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

知识图谱推理与实践（1）

知识图谱推理的主要方法•基于描述逻辑的推理（如DL-based）•基于图结构和统计规则挖掘的推理（如：PRA、AMIE）•基于知识图谱表⽰学习的推理（如：TransE）•基于概率逻辑的⽅法（如：StatisticalRelationalLearning
weixin_38168198·2020-07-01 00:20

基于翻译模型（Trans系列）的知识表示学习

主要应用：tripletclassification,linkprediction目前基于翻译模型（Trans系列）的知识表示学习的研究情况TransE,NIPS2013,Translatingembeddingsformodelingmulti-relationaldata
wp_csdn·2020-06-29 20:36

TransE算法（Translating Embedding）

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，我们需要将知识库
beixiahuaideren·2020-06-27 00:26

论文笔记：《Reinforcement Knowledge Graph Reasoning for Explainable Recommendation》

阅读日期：2020.2.18二次阅读日期：2020.5.7github地址：PGPRMethod发现问题目前，个性化推荐中，基于知识图谱进行推理的方法主要有两大类：利用知识图谱的embedding模型如TransE
AD钙奶hhhhh·2020-06-25 15:20

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

知识图谱表示学习 TransE: Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data

知识图谱表示学习TransE:TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData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
pengwill97·2020-06-24 18:07

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。
爱生活爱自己爱学习·2020-06-24 12:03

《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

论文精读-Modeling Relation Paths for Representation Learning of Knowledge Bases

TransE系列代码文章目录:1.Introduction2.Ourmodel2.1TransEandPTransE2.2RelationPathReliabilit
tianchen627·2020-03-14 18:40

知识图谱边角姿势

网络表示学习和知识图谱表示学习的联系和区别：都旨在对研究对象建立分布式表示，这两个任务中最火的方法TransE和DeepWalk，都是受到了word2vec启发提出来的。
阿阿伏so·2019-12-24 01:54

知识图谱链接预测模型

type=2image.png文中提到的其他知识图谱嵌入方法：RESCAL、TransE、NTN、DistMult交叉交互是关系推理中广泛存在的现象，交叉交互示例：image.pngCrossE的整体方法如下图
阿阿伏so·2019-12-23 03:48

TransE & VTransE

对于三元组数据,论文TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData中为了获得实体和关系的低维向量表示，采取的建模方式很直观，如下图1所示：图1其目标函数是很常见的margin-basedrankingcriterion这对知识推断是很有用的。VTransE是用来进行视觉关系检测的模型，在论文VisualTranslationEmbeddin
小蜗牛zye·2019-11-06 14:58

论文精读-Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data

NIPS/NeurIPS2013/12文章简介:本文提出了一种易于训练参数较少的模型TransE，其在链路预测(linkprediction)中获得了不错的表现。
tianchen627·2019-10-12 20:59

Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes

KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes0.问题TransE无法解决Reflexive,1-N,N-1,N-N等关系TransE中构造负三元组样本的方式是随机替换三元组中的
天蓝蓝铭靓靓·2019-09-21 11:38

DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation简析

知识储备知识图嵌入文章首先介绍了TransE，TransH，TransR，TransD等表示学习方法。具体可以参考这篇文章
loserChen.·2019-05-19 21:48

TransE代码 注释 解读

本文加入在下的注释本文代码具体源文件https://github.com/thunlp/KB2E/blob/master/TransE/Train_TransE.cpp#include#include#
阿斑阿斑·2019-03-12 21:40

使用OpenKE预训练的freebase关系向量

最近做实验要用到使用TransE等知识表示工具训练出的freebase向量，本来以为需要自己训练，恰好发现清华大学的团队已提供了训练好的freebase、wikidata等开放知识图谱向量。
duters_cmy·2019-03-11 15:30

论文浅尝 | 基于开放世界的知识图谱补全

Citation:BaoxuShiandTimWeninger(2017).Open-WorldKnowledgeGraphCompletion6,AAAI2018传统的知识库补全算法如TransE等都是基于
开放知识图谱·2018-07-04 00:30

TransE算法

TransE算法中存在一个设定，它将关系看作是实体间的平移向量，也就是说对于一个三元组（h,r,t）对应的向量lh，lr，lt，希望lh+lr=lt这源于Mikolov等人在2013年提出的word2vec
dxk_093812·2018-04-11 18:59

TransE 知识图谱资料整理

国内做知识图谱比较有名的有刘知远老师，国外的话是Bengio团队里的Bordes，当然我最近主要关注的是TransE的方法及后续改进型，比较有名的改进方法包括TransH和TransR，GitHub上也有相关的代码
东方小烈·2017-07-05 20:27

【论文笔记】 知识图谱 之 TransE算法（Translating Embedding）

最近对知识图谱比较感兴趣，觉得这会是未来整个人工智能领域的发展方向。知识图谱是对人类知识的结构化总结，试想以后所有我们知道的不知道的事情都能通过知识图谱串在一起，形成一个云图书馆。那么知识图谱是如何建立的呢？下面分享一篇文章，来自刘知远老师15年AAAI的文章。文章链接：YankaiLin,ZhiyuanLiu,MaosongSun,YangLiu,XuanZhu.LearningEntityan
Elaine_Bao·2016-07-24 10:41
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