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为弥补这一不足，知识图谱应运而生，它提供了丰富的结构化知识，通过引入知识图谱，模型能获取更丰富的知识信息，以提升语言理解能力。知识图谱由实体、关系和实体三元组组成，如“北京是中国的首都”，以节点和边的形式表达复杂知识。TransE算法通过量化语义关系，将实体和关系转换为向量，使得模型能够直观...
知识图谱的构建涉及从各种数据源自动或半自动抽取知识，并存储在图数据库中。TransE模型是知识图谱表示技术的一种，它通过将实体和关系映射到向量空间，实现知识图谱的结构和内容在向量中的表示，便于处理如知识图谱补全等任务。在实际应用中，知识图谱在医保安全监控等领域发挥了作用，例如通过分析医院、药品...
关键问题在于如何从文本中提取知识，并与BERT的上下文语义嵌入相结合。模型的核心包括T-Encoder和K-Encoder：T-Encoder负责文本的词法和语义编码，有N层；K-Encoder则处理知识实体嵌入及融合，有M层。输入文本以subword级别处理，实体嵌入使用transE模型，通过（H，R，T）构建关系和实体向量。然而，早期的...
ERNIE 是由刘知远和刘群教授团队研发，旨在结合知识图谱与预训练模型，改进语言表示能力，尤其在知识驱动任务中取得显著成果。该方法首先从输入文本中提取命名实体，通过构造知识图谱（KG），将命名实体进行嵌入表示。ERNIE 然后利用 TransE 方法嵌入实体，并与文本编码器的输出对齐。对齐后的信息经过融合，产生...
应用场景：它有助于解决实体之间的关系推理、实体分类和实体对齐等问题。构成：KGE模型通常由实体嵌入向量和关系嵌入向量两部分构成。目标：通过最小化错误预测的损失函数来优化这些向量，从而提高模型的准确性和鲁棒性。常用模型：目前常用的KGE模型包括TransE、TransH、TransR、DistMult、ComplEx等，这些模型各...
通用知识图谱：如百科全书式的知识库，涵盖广泛的知识领域。特定领域知识图谱：专注于某一特定领域的专业知识，如医学、金融等。构建过程：从各种数据源自动或半自动抽取知识。将抽取的知识存储在图数据库中，以便后续查询和分析。表示技术：如TransE模型，通过将实体和关系映射到向量空间，实现知识图谱的结构...
时序知识图谱表示学习的主要优点在于能够捕捉和利用时间信息，使得知识图谱更加灵活和适应变化。实现方法方面，现有研究从不同角度出发，涵盖了多种建模策略。例如，翻译模型、双线性模型、旋转模型、时序点过程和概率分布方法等，每种方法都有其独特优势。翻译模型如TransE通过将关系视为头实体到尾实体的位移，...
KGE模型通常由两部分构成：一部分是实体嵌入向量，另一部分是关系嵌入向量。KGE的目标是通过最小化错误预测的损失函数来优化这些向量。目前，常用的KGE模型包括TransE、TransH、TransR、DistMult、ComplEx等。这些模型各有优缺点，需要根据不同的任务进行选择。尽管KGE技术在许多任务中已经取得了良好的成果，但...
知识图谱由实体、关系和实体三元组组成，提供了丰富的结构化知识。通过引入知识图谱，模型能够获取更丰富的知识信息，从而提升语言理解能力。知识图谱以节点和边的形式表达复杂知识，如“北京是中国的首都”，使得模型能够更直观地理解实体间的关系。三、ERNIE模型的两种方法 ERNIE1：利用TransE算法和BERT的改进...
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张3
发布于 2025-06-16
