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Awesome GitHub RepositoriesEmbedding Preprocessing
Transformation of raw graph strings into numerical identifiers for embedding models.
Distinct from Knowledge Graph Indexers: Focuses on the specific mapping of entities/relations to IDs for training, rather than general graph indexing.
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Awesome Embedding Preprocessing GitHub Repositories
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- thunlp/openke
thunlp/OpenKE
4,041Auf GitHub ansehenOpenKE ist ein Framework für Knowledge-Graph-Embeddings, das entwickelt wurde, um strukturierte Wissensgraphen in niedrigdimensionale Vektordarstellungen zu transformieren. Es fungiert als Bibliothek für Repräsentationslernen und als Toolset zur Konvertierung von Entitäten und Beziehungen in numerische Embeddings. Das Projekt enthält eine Link-Prediction-Engine, um die Wahrscheinlichkeit von Beziehungen zwischen Entitäten zu bewerten und fehlende Fakten in groß angelegten Graphen zu identifizieren. Es bietet ein dediziertes Vorverarbeitungstool, um rohe Entitäts- und Beziehungs-Strings für das Machine-Learning-Training in numerische Identifikatoren abzubilden. Die Funktionen des Frameworks decken den gesamten Lebenszyklus von Graph-Embeddings ab, einschließlich Datenvorverarbeitung, Repräsentationslernen und Link-Prediction-Analyse.
Transforms raw entity and relation strings into numerical identifiers required for machine learning training.
Pythonknowledge-embedding
