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Triple Trustworthiness Measurement for Knowledge Graph阅读笔记 Triple Trustworthiness Measurement for Knowledge Graph阅读笔记
本文提出了一种通过计算triple trustworthiness来评估知识图谱的准确程度的方法。模型利用神经网络综合来自实体(借鉴Res
GloVe: Global Vectors for Word Representation阅读笔记 GloVe: Global Vectors for Word Representation阅读笔记
论文下载地址,GloVe是一个新的全球对数双线性回归模型,属于经典的词向量表示方法之一。 Introductionevaluate t
Deep contextualized word representations 阅读笔记 Deep contextualized word representations 阅读笔记
论文下载地址,ELMo事先用语言模型学好一个单词的 Word Embedding,此时多义词无法区分,不过这没关系。在我实际使用 Word
《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》阅读笔记 《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》阅读笔记
论文下载地址,该篇论文的大篇幅都在讨论实验结果的分析,模型的部分比较简单,没有详细分析,本来是想读一下CBOW和skip-gram的原始论
Shared Embedding Based Neural Networks for Knowledge Graph Completion阅读笔记 Shared Embedding Based Neural Networks for Knowledge Graph Completion阅读笔记
原文下载链接,知识图谱补全(KGC,Knowledge Graph Completion)是一种自动建立图谱内部知识关联的工作。目标是补全
《Bootstrapping Entity Alignment with Knowledge Graph Embedding》阅读笔记 《Bootstrapping Entity Alignment with Knowledge Graph Embedding》阅读笔记
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《Entity Alignment between Knowledge Graphs Using Attribute Embeddings》阅读笔记 《Entity Alignment between Knowledge Graphs Using Attribute Embeddings》阅读笔记
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《RelNN A Deep Neural Model for Relational Learning》阅读笔记 《RelNN A Deep Neural Model for Relational Learning》阅读笔记
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《Interaction Embeddings for Prediction and Explanation》阅读笔记 《Interaction Embeddings for Prediction and Explanation》阅读笔记
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《Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning》阅读笔记 《Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning》阅读笔记
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