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
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、representingentities and relations
2、defininga scoring function
3、learningentity and relation representations（最大化所有观测事实的置信度plausibility）
根据scoringfunction区别分为distance-based scoring functions和similarity-based scoring functions
papers
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
文章出处：【微信公众号：深度学习自然语言处理】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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