transE

word2vec + transE 知识表示模型

本文主要工作是将文本方法(word2vec)和知识库方法(transE)相融合作知识表示，即将外部知识库信息（三元组）加入word2vec语言模型，作为正则项指导词向量的学习，将得到的词向量用于分类任务
bbking·2016-07-07 16:00

TransR/CTransR论文：学习实体和关系嵌入的知识图谱补全

近年来，一些模型像TransE和TransH通过把关系作为从头实体到尾实体的翻译来建立实体和关系嵌入。我们注意到这些模型仅仅简单地假设实体和关处于相同的语义空间。
fffnull·2016-04-18 09:25

TransR/CTransR论文：学习实体和关系嵌入的知识图谱补全

近年来，一些模型像TransE和TransH通过把关系作为从头实体到尾实体的翻译来建立实体和关系嵌入。我们注意到这些模型仅仅简单地假设实体和关处于相同的语义空间。
FFFNULL·2016-04-18 09:00

链接预测 Test_TransE代码注释

#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include usingnamespacestd; booldebug=false; boolL1_flag=1; stringversion; stringtrainortest="test"; maprelation2id,
FFFNULL·2016-04-17 05:00

Train_TransE代码注释

#include #include #include #include #include #include #include #include #include usingnamespacestd; #definepi3.1415926535897932384626433832795 boolL1_flag=1; //normaldistribution doublerand(double
FFFNULL·2016-04-16 11:00

TransE论文剩余部分

我们的方法TransE在所有度量上面通常很大程度上优于所有进行比较的方法，并且取得了一些绝对好的性能例如WN上89%的hits@10（
FFFNULL·2016-04-15 16:00

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·2016-04-15 07:00

TransE论文：多元关系数据嵌入

因此，我们提出了TransE，一个将关系作为低维空间实体嵌入的翻译的方法。尽管它很简单，但是这种假设被证明是强大的，因为大量的实验表明在两个知识库连接预测方面，TransE明显优于目前最新的方法。
FFFNULL·2016-04-12 08:00

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
u011274209·2016-03-27 14:00

sql查看表的锁并解锁

sys.dm_tran_lockswhere resource_type=’OBJECT’ kill id 例如：kill 58－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 鎖測試：begin transe
·2015-10-27 16:52
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