論文淺讀—TransE—《translating-embeddings-for-modeling-multi-relational-data》

TransE 《Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data》 任務 在低維向量空間中，將多種關係的圖譜中的實體和關係在一個低維空間中進行表示，獲得每個實體的表徵結果。 提出一種易於訓練的規範模型，該模型包含數量較少的參數，並且可以擴展到非常大的知識庫。 對知識圖譜中的多元關係數據進行建模，在不引入額外知識的情況下，高效的實現知

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