导图社区 第十二章知识表示
第十二章知识表示的思维导图,从数值知识表示、基于翻译的模型、基于距离的模型等方面进行了概述和分析,可收藏。
这是一篇关于C Primer Plus 第七章编程练习的思维导图
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书籍C Primer Plus 第六章编程练习,便于理解课本,有助于期末考试复习和背诵。可收藏,亦可使用后补充知识点,完善属于自己的知识框架。
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第十二章 知识表示3
数值知识表示
定义
知识图谱的表示学习旨在将知识图谱中的元素(包括实体、属性、概念等)表示为低维稠密实值向量
目的
将知识图谱中的点与边表达成数值向量,把知识图谱作为背景知识融入到深度学习模型中
关键
基于距离的模型
SE模型
基本思想
当两个实体属于同一个三元组<h,r,t>时,它们的向量表示在投影后的空间中也应该彼此靠近
损失函数
基于翻译的模型
TransE
缺点
假设太强,不适用于自反、多对一、一对多型关系
TransH
头尾实体映射向量
TransR
提出原因
TranE、TransH中实体和关系都在相同的空间中进行表示,无法区分两个语义相近的实体在某些特定方面(关系)上的不同
仅要求头尾实体在关系空间中的投影彼此接近即可
头尾实体映射后的向量
存在的问题
计算复杂度高
没有考虑头尾实体的差异
映射应该考虑实体
实体的映射不仅仅和关系有关,映射函数和实体及关系同时相关
TransD
用向量运算取代矩阵映射
映射函数同时考虑实体与关系