KGE-HAKE: 学习层次感知知识图谱的代码...-ITADN社区

优质

KGE-HAKE是一种创新的知识图谱嵌入模型，专为学习层次化感知结构设计，旨在提高复杂关系推理和实体预测的准确性。 HAKE：层次结构感知知识图嵌入是用于链接预测的代码，旨在学习具有层次感知的知识图嵌入。作者为张占秋、蔡建宇、张永东及王杰。在WN18RR, FB15k-237和YAGO3-10数据集上，HAKE与基线模型ModE的结果如下：对于WN18RR： - 模式：最低收益率HITS @ 1为0.472、HITS @ 3为0.427、HITS @ 10为0.564 - HAKE：最低收益率HITS @ 1为0.496±0.001，HITS @ 3为0.452，HITS @ 10为0.582 对于FB15k-237： - 模式：最低收益率HITS @ 1为0.341、HITS @ 3为0.244、HITS @ 10为0.534 - HAKE：最低收益率HITS @ 1为0.346±0.001，HITS @ 3为0.250，HITS @ 10为0.542 对于YAGO3-10： - 模式和HAKE的详细数据未在给定信息中列出。

Contrastive KGE: 对比学习在知识图谱嵌入中的应用

优质

本研究探讨了对比学习方法在知识图谱嵌入(KGE)领域的创新应用，通过增强模型对负样本的区分能力，显著提升了知识表示的质量与准确性。 pytorch-metric-learning 0.9.90 是一个用于度量学习的 PyTorch 库。该库提供了多种损失函数、数据加载器和其他工具来简化深度度量学习任务的实现。它支持自定义嵌入层和采样策略，使得研究人员可以根据具体需求灵活地进行实验。

深度学习与知识图谱

优质

本课程深入探讨深度学习技术及其在构建和利用大规模知识图谱中的应用。我们将探索如何通过深度学习方法增强知识表示、推理及自然语言处理能力。深度学习知识图谱是人工智能领域的一项关键技术，它构建了一种用于表达深度学习的知识体系及其相关领域的复杂网络结构。在深度学习中，算法可以模拟人脑神经元的信息处理方式，对大量数据进行处理和分析。通过梳理和整合各种组成部分如算法、模型、原理及应用等，知识图谱形成一个有机的层次化且可搜索的知识网。基础概念包括神经网络、激活函数以及反向传播算法。其中，神经网络是一种模拟人类大脑信息传递机制的计算模型；激活函数为引入非线性因素提供支持，使学习复杂模式成为可能；而反向传播则是训练神经元的一种关键方法，通过计算损失关于参数的梯度来优化这些参数。常用的激活函数有ReLU、Softplus、Sigmoid和tanh等。例如ReLU将负值部分设为零并保留正值以简化网络结构；Softplus作为ReLU的平滑版本具有可微性；Sigmoid用于压缩输入至0到1之间，适用于二分类问题；而tanh则输出范围在-1到1内。深度学习还包括多种网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网路（LSTM）。其中，卷积神经网络适合处理图像等具有网格结构的数据，并能有效提取空间特征；而RNN及LSTM则擅长处理序列数据，因为它们能够存储先前的信息。深度学习的应用范围广泛，包括但不限于图像识别、语音处理、自然语言理解以及强化学习。例如，在图像领域中通过训练CNN模型可以达到人类水平的准确度；在语音方面，则可以通过转换声音为文本实现诸如语音合成和识别等功能；而在NLP（自然语言处理）上则能解决机器翻译及情感分析等问题，同时在AI竞技如AlphaGo和机器人智能控制等方面强化学习也有重要应用。该领域的数学基础包括线性代数、概率统计以及微积分等。其中，线性代数提供了矩阵与向量操作的能力；概率统计为处理不确定性问题提供工具；而微积分为优化算法中计算损失函数的梯度提供了方法。深度学习中的优化策略包含梯度下降及其变体如随机梯度下降（SGD）和Adam等。这些技术通过利用损失函数关于参数变化的信息来调整权重，以达到最小化目标的目的。训练数据需要进行预处理步骤包括特征提取、增强以及归一化等操作。其中，特征提取将原始信息转化为适合深度学习模型的格式；增强则增加样本多样性提高泛化能力；而归一化则是通过标准化输入范围加速训练过程。评估模型性能时会用到准确率、召回率、F1分数、混淆矩阵和ROC曲线等多种指标。例如：准确率为预测正确的比例，召回关注实际正例被正确识别的比例，F1分为精确度与召回的调和平均数；而混淆矩阵则详细展示分类表现，ROC曲线在不同阈值下衡量模型性能。此外，在理论研究及应用中还有诸如压缩技术、迁移学习以及对抗网络等高级主题。其中，压缩旨在减少存储需求并降低计算成本；迁移学习利用现有知识加速新任务的学习过程；对抗网络通过生成器与判别器的相互作用产生高质量样本。以上仅是深度学习知识图谱的一个简要概述，并未涵盖所有细节和知识点。该领域的发展正在不断推动人工智能技术向前迈进，带来许多领域的变革性进步。

知识图谱代码来源

优质

知识图谱代码来源介绍各类构建和应用知识图谱项目的开源代码资源，涵盖数据采集、存储技术及算法模型等方面。关于电影的知识图谱构建及可视化完整代码

Go知识图谱；Golang学习路径

优质

本资源旨在为Go语言（Golang）的学习者提供一个系统化的知识图谱和学习路径，涵盖从基础语法到高级编程技巧的所有内容。适合各个水平阶段的学习者参考使用。 Golang的学习路线以及知识图谱提供了整体的学习方向，希望能为大家提供帮助。

知识图谱学习资源打包

优质

本资料包汇集了各类优质知识图谱学习资源，包括教程、案例分析和最新研究论文等，旨在帮助初学者快速入门并深入了解知识图谱技术。知识图谱学习资料打包包括一些技术博客的整理。文件夹内包含以下内容： - pdf 文件：《第一讲知识图谱概览》、《第三讲知识抽取与挖掘I》、《第二讲知识表示和知识建模(更新)》、《第五讲知识存储》、《第八讲语义搜索》、《第六讲知识融合》、《第九课：知识问答I》、《第十课 IBM watson Lite》、《第十一课：行业知识图谱应用》，以及未命名的第二讲和第四讲。 - html 文件：《知识图谱入门系列.html》和《知识图谱学习资料汇总.htm》 - pptx 文件：《知识图谱应用及关键技术_20170609.pptx》 - 压缩包文件夹： - 知识图谱笔记和代码 Assignment.zip - 第二讲示例数据.zip - 第七讲数据和代码.zip - 第四讲 DeepDive实战说明.zip - 语义搜索简化版FCS Demo说明.pdf - pdf 文件：《第七课知识推理》、《第十课：语义搜索+知识问答Demo》（版本一）、《第十课：语义搜索和知识问答Demo》（版本二）。

大规模知识图谱的表示学习

优质

《大规模知识图谱的表示学习》探讨了如何有效地将大规模知识图谱中的语义信息转化为低维度向量空间表达的技术与方法，旨在提升知识推理和推荐系统的性能。清华大学的刘知远在CCF ADL第65期《知识图谱前沿》上进行了1.5小时的报告，《Representation Learning for Large-Scale Knowledge Graphs》，并展示了相关的演示文稿。

知识图谱笔记与代码

优质

知识图谱笔记与代码是一份结合理论和实践的学习资料，涵盖知识图谱构建、应用及优化等内容，并提供相关编程实现示例。适合开发者和技术爱好者参考学习。专门从网上下载资源，避免了在百度云的慢速下载问题，方便大家使用。如果觉得好用，请给予好评。

知识图谱代码实例.rar

优质

本资源为“知识图谱代码实例”，包含多种语言实现的知识表示、推理及应用示例，适合开发者学习和参考。知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它将各种复杂的数据以图形的方式组织起来，并通过节点（实体）与边（关系）来描绘实体之间的关联。在信息化时代，这种技术的应用越来越广泛，在搜索引擎、推荐系统以及问答系统等领域发挥了重要作用。压缩包“知识图谱代码示例.rar”中包含了一个名为“知识图谱.docx”的文档，这可能是一个关于如何构建和应用知识图谱的实例教程或代码解析文件。知识图谱的核心组成部分包括实体（Entities）、属性（Properties）与关系（Relationships）。其中，实体是基本单元，可以代表人、地点或者事件；属性描述了这些实体的特点，例如人的年龄或地点的经纬度等信息；而关系则是连接两个实体并表明它们之间存在某种联系的方式。构建知识图谱通常包括以下步骤： 1. 数据收集：从各种来源获取数据，这可能涉及公开数据库、网页抓取或者API接口。 2. 数据预处理：清洗和整合所获得的数据以去除噪音，并确保格式统一。 3. 实体识别与关系抽取：通过自然语言处理技术来识别文本中的实体及其之间的关联性。 4. 图谱构建：将这些实体及它们的关系构建成图结构，通常使用如Neo4j、JanusGraph或Apache Jena等工具和框架进行实现。 5. 查询与推理：利用SPARQL或者Cypher等查询语言对知识图谱执行查询操作，并通过基于图形的逻辑分析来发现隐藏的信息。知识图谱的应用场景非常广泛： - 搜索引擎优化：借助于知识图谱，搜索引擎能够提供更加精准和丰富的搜索结果。 - 推荐系统：根据用户的兴趣及行为历史推荐更符合个人喜好的内容。 - 问答系统：如IBM的Watson等智能助手通过理解问题与知识库中的实体关系给出准确答案。 - 风险管理：在金融领域，利用知识图谱追踪复杂的关联性以预防欺诈或洗钱活动。文档“知识图谱.docx”中可能详细解释了如何使用特定编程语言（如Python）和相关库（例如rdflib、NetworkX等）来构建及操作知识图谱，并介绍数据可视化的方法。通过学习这些内容，开发者可以更好地理解和应用这项技术以解决实际问题。

KGE：用于链接预测的知识图嵌入

优质

KGE是一种先进的知识图谱技术，专注于通过链接预测来完善和扩展现有的知识库。此方法利用深度学习模型在大规模数据集上进行训练，以捕捉实体间复杂的关系模式并预测潜在的连接，从而增强人工智能系统的推理能力。凯格知识图嵌入（KGE）库是与统计关系学习（SRL）相关的最新技术的一种实现方法，用于解决链接预测问题。这些技术将大型知识图的结构映射到能够预测新三元组中缺失关系的模型上。此代码实现了多种技术，包括TransE、DistMult、RESCAL和ComplEx。该系统是在Python 2.7环境中开发的，并且依赖于rdflib、downhill 和 theano 等软件包。安装这些依赖项的方法是：使用pip命令进行安装： ``` pip install rdflib downhill theano ``` 最简单的方式生成并评估模型，可以通过调用run.py脚本来实现。参数包括model（可选技术）、data（数据集的完整路径），k（嵌入向量维度）以及epoch (历元执行次数) 和 folds(用于K折交叉验证中的折叠数量)。使用这些工具来运行KGE技术的方法是： ``` python run.py ```

是否确定退出登录?

KGE-HAKE: 学习层次感知知识图谱的代码...

全部评论 (0)