PaperWeekly 第十期

引 本期PaperWeekly的主題是基於翻譯模型(Trans系列)的知識表示學習，主要用來解決知識表示和推理的問題。表示學習旨在將研究對象的語義信息表示爲稠密低維實值向量，知識表示學習主要是面向知識圖譜中的實體和關係進行表示學習。使用建模方法將實體和向量表示在低維稠密向量空間中，然後進行計算和推理。一般而言的應用任務爲triplet classification 和link prediction

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