Hinge Loss Function Hinge Loss 函数一种目标函数，有时也叫max margin objective。 在Trans系列中，有一个 $$ \max(0,f(h,r,t) + \gamma f(h',r,t')) $$ 这样的目标函数，其中$\gamma 0$。为了方便理解
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2016-12-01 19:35:00
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论文解读：（TransH）Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes 的能量函数，并运用负采样和随机梯度下降的方法对待训练的向量进行调整，从而能够得到不错的低维向量。TransE模型在链接预测上达到的最优，对知识补充起到了最好的效果。 然而TransE模型结构非常简单，虽然可以在大量数据的条件下可以快速有效的进行训练，但由于模
原创
2022-12-22 03:37:33
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TransH:将知识嵌入到超平面(Knowledge graph embedding by translating on hyperplanes)1.从TransE到TransH模型在之前的文章知识图谱-TransE模型原理中，我们介绍了TransE模型的基本原理，对于TransE模型而言，其核心思想为：h + r = t其中h时头实体向量，r是关系向量，t是尾实体向量。根据这个核心公式，我们不难
目录TransD论文构建投影矩阵与 TransE、TransH 和 TransR 的关系实验代码TransA论文Adaptive Metric 打分函数实验代码TranSparse论文两个模型实验代码这篇整理 TransD、TransA、TranSparse，也都是之前看过的，比较熟悉。TransDpaper: Knowledge Graph Embedding via Dynamic Mappi
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2024-04-25 14:14:32
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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
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2023-11-02 08:35:30
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知识表示学习Trans系列梳理
导语：本文将简短梳理知识表示学习Trans系列方法，包含TransE、TransH、TransR、TransD、TransA、TransG、TranSparse以及KG2E，并且结合Github清华开源的高星代码了解一下实现过程，以便能通过代码看出他们之间的联系和区别。1 简谈TransEAuthor：Bordes A,
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2024-05-08 11:56:57
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目录引言1. 训练数据加载方法2. C++文件的注释3. 模型定义4. 损失函数的定义5. 模型的训练参考引言清华大学建立了一个开放的知识表示框架OpenKE：OpenKE - An Open Source Framework for knowledge graph。 该框架集成了TransE 、TransH、TransR、TransD、RESCAL、DistMult、HolE、ComplEx等知
transE阅读笔记-Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data前言算法介绍算法训练参考 前言对知识图谱写过一个小小的综述笔记-----知识图谱综述笔记 下周组会要讲论文了，先对知识图谱中的trans家族进行逐篇阅读，笔记记录，好进行一个总结。 今天是第一篇transE，后续是transR,transH。算法介绍transE
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2024-10-28 16:03:42
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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4.1.1 TransE4.1.2 TransH4.1.3 TransR4.1.4 TransD4.1.5 TransSparse4.1.6 TransM4.1.7 ManifoldE4.1.8 TransF4.1.9 Tran
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2023-12-14 11:27:58
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TransR:实体和关系分开嵌入(Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion)一.摘要知识图谱补全旨在执行实体之间的链接预测。在本文中，我们考虑了知识图嵌入的方法。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知识将实体和关系放在
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2024-10-19 17:11:38
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导读：1.知识提取：从原始数据语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中最基本的元素。https://blog.csdn.net/zkzbhh/article/details/1079211352.知识表示：介绍了知识表示学习的常见的代表模型：距离模型、单层神经网络模型、能量模型、双线性模型、张量神经网络模型、矩阵分解模型。翻译模型（Trans模型）,TransH模型、TransR模型、Trans
一个简单的python版本的复现： TransE 算法是一种用于表示图结构中节点及关系的嵌入表示的算法，可以广泛应用于后续各类基于图谱的任务，如基于知识图谱的推荐算法CFKG利用transE对图谱中的entity及relation进行embedding用于后续的推荐任务。同时TransE算法也是后续改进版的TransD，TransH系列算法的基础。在知识图谱中，一条内容可以表示为一个不可
引入嵌入模型是将知识图谱映射到向量空间的模型。正如在TransE中所提到的，用已知的三元组实体关系来构造映射，再用该映射预测未知的三元组实体关系。自从TransE被提出以来，相继衍生了不同的变种，如TransH，TransR，TransG，pTransE。另外还有基于双线性的模型RESCAL，DistMult，HolE，ComplEx，和基于李群的TorusE。回顾TransE及其缺陷在Trans
导读：1.知识提取：从原始数据语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中最基本的元素。2.知识表示：介绍了知识表示学习的常见的代表模型：距离模型、单层神经网络模型、能量模型、双线性模型、张量神经网络模型、矩阵分解模型。翻译模型（Trans模型）,TransH模型、TransR模型、TransD模型、TranSpare模型、TransA模型、TransG模型、KG2E模型。本篇文章，我们介绍实体对齐
构建知识图谱最为核心的一步就是知识抽取，但是知识抽取只能初步构建出图谱，要想得到内容比较准确的图数据库，还需要非常重要的一步，就是知识图谱的补全。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：通过将可组成的三元组映射到不同向量空间中进行
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2024-09-09 20:33:23
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