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这篇博文记录 TransT 和 TorusE 的学习笔记。 TransT paper: TransT: Type-Based Multiple Embedding Representations for Knowledge Graph Completion 论文 这篇文章之前我看过的，应该差不多是去 阅读全文
posted @ 2021-04-07 11:34
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PTransE paper: Modeling Relation Paths for Representation Learning of Knowledge Bases 论文 这篇文章是清华大学刘知远老师团队发表在 EMNLP 2015 上的工作，文章提出了对多跳关系路径进行建模的 PTransE 阅读全文
posted @ 2021-04-02 15:08
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这篇博客介绍 TransF、TransM 和 SSE，也都是比较老的模型了。 TransF paper: Knowlege Graph Embedding by Flexible Translation 论文 这篇论文是清华大学黄民烈朱小燕老师团队发表在 AAAI 2015 上的文章（其实并不确定， 阅读全文
posted @ 2021-03-31 11:09
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我并不确定 KG2E 是否应当被归至翻译模型的类别，因为它的物理解释已经脱离了之前的向量表示方法。因为论文正好看到这里，所以笔记先记下来，后面写大论文的时候应当好好整理一下模型的分类方法。 KG2E paper: Learning to Represent Knowledge Graphs with 阅读全文
posted @ 2021-03-30 09:35
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这篇整理 TransD、TransA、TranSparse，也都是之前看过的，比较熟悉。 TransD paper: Knowledge Graph Embedding via Dynamic Mapping Matrix 论文 本文是自动化所赵军、刘康老师团队发表在 ACL 2015 上的工作，D 阅读全文
posted @ 2021-03-30 09:32
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只要开始，任何时候都不算晚。最近打算把 KGE 的模型从头到尾梳理一遍。即使很多人都建议直接看顶会最新文章，但我还是没办法没有能力那么做。万丈高楼平地起，我仍然坚持认为打好基础是最重要的。决心进入这个领域，不把它的前因后果、历史脉络搞清楚，就没办法构建自己的知识体系，有了知识体系，去看任意一篇新的论 阅读全文
posted @ 2021-03-30 09:30
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这两篇论文可以算是 TransE 的前身，也都是 TransE 的作者 Antoine Bordes 提出来的，觉得有必要看一下。 UM (Unstructured Model) paper: Joint Learning of Words and Meaning Representations f 阅读全文
posted @ 2021-03-30 09:28
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一、PyTorch 60min 入门教程 1. PyTorch 基础操作 1.1 创建张量 导包： from __future__ import print_function 构造 5×3 矩阵，不做初始化： x = torch.empty(5, 3) 构造随机初始化的矩阵： x = torch.r 阅读全文
posted @ 2021-03-18 10:23
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1. 标题 # 一级标题 ## 二级标题 [依次类推] 2. 字体 斜体： * * 或者 _ _ 加粗： ** ** 或 __ __ 下划线： <u></u> 删除线： ~~ ~~ 3. 代码 代码： ` ` 多行代码： ``` ``` 或 ~~~ ~~~ 4. 列表 无序列表（可加Tab）： - 阅读全文
posted @ 2021-03-18 10:12
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linux 常用命令 上传文件：rz 解压 zip 文件：unzip XXX.zip 查看硬盘空间：df -hl 以树状结构查看文件结构：tree 复制文件及文件夹：cp -r 旧文件夹 新文件夹 清屏：clear 或 reset 查看版本信息：cat /etc/issue, cat /proc/v 阅读全文
posted @ 2021-03-18 09:41
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