文件名称:
《Global RDF Vector Space Embeddings》论文译文
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文件大小: 105kb
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上传时间: 2018-12-22
详细说明：翻译的来自ISWC-2017收录的论文。在数据挖掘和机器学习任务中使用RDF数据时，向量空间嵌入已被证明表现良好。 诸如RDF2Vec的现有方法使用本地信息，即，它们依赖于为RDF图中的节点生成的本地序列。 对于单词嵌入，已经提出了诸如GloVe之类的全局技术作为替代方案。 在本文中，我们展示了如何将全局嵌入的思想转移到RDF嵌入，并表明结果与传统的本地技术如RDF2Vec竞争。 ----译者水平有限，如有错误欢迎指正 ----知识图与向量空间嵌入技术的结合，可能会是个不错的方向
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