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一篇知识图谱表示学习汇报ppt

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

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1、翻译距离模型:包括TransH、TransR、TransD、TranSparse、TransM、MianfoldE、TransF、TransA、KG2E、TransG、UM、SE模型等;

2、语义匹配模型:包括RESCAL、DistMult、HoLE、ComplEx、ANALOGY、SNE、NTN、MLP、NAM模型等;

3、随机游走模型:包括DeepWalk、LINE、node2vec模型等;

4、子图汇聚模型:包括GCN、GAT、GraphSage模型等。

Motivation

知识图谱是由实体(节点)和关系(不同类型的边)组成的多关系图,每条边连接头尾两个实体,通常用SPO三元组进行表示(subject,predicate,object),被称为一个事实。虽然知识图谱在表示结构化数据方面很有效,但这类三元组的潜在符号特性通常使得KGs很难操作。

因此知识图谱表示学习便成为了一个热门的研究方向,知识图谱嵌入的关键思想是将图谱中的实体entity和关系relation转化为连续的向量,在保留KG原有结构的同时使得操作方便。于是便可将entityembedding和relationembedding用到下游各种任务中,例如图谱补全,关系抽取,实体分类,实体链接及实体融合等

知识图谱嵌入技术经典三个步骤:

1、representingentitiesandrelations

2、definingascoringfunction

3、learningentityandrelationrepresentations(最大化所有观测事实的置信度plausibility)

根据scoringfunction区别分为distance-basedscoringfunctions和similarity-basedscoringfunctions

Papers

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责任编辑:xj

原文标题:【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

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