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Awesome GitHub RepositoriesLink Prediction
The analytical process of predicting missing connections between entities in a graph.
Distinct from Knowledge Graph Builders: Focuses on the predictive analysis of missing links rather than the construction of the graph triples.
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Awesome Link Prediction GitHub Repositories
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3,954Auf GitHub ansehenStarspace ist ein Vektor-Embedding-Framework, das für das Training hochdimensionaler Repräsentationen von Text und Bildern entwickelt wurde. Es fungiert als Machine-Learning-System für neuronales Ranking, Textklassifizierung und Knowledge-Graph-Embedding und bildet verschiedene Objekttypen in einen gemeinsamen numerischen Raum ab, um Abruf- und Vorhersageaufgaben zu erleichtern. Das System enthält spezialisierte Tools für die Vervollständigung von Knowledge-Graphen und Link-Vorhersagen, indem Entitäten und ihre Beziehungen innerhalb eines multirelationalen Vektorraums dargestellt werden. Es bietet zudem Funktionen für semantische Inhaltsempfehlungen und groß angelegte Textklassifizierung durch Abbildung von Eingaben auf Ziel-Labels oder Kandidatenelemente. Das Framework deckt breite Funktionsbereiche ab, einschließlich ähnlicher Entitäts-Rankings, Vektor-Embedding-Extraktion aus Dokumenten oder N-Grammen und der Verwendung von Random-Walk-basiertem Training. Um große Datensätze zu verwalten, integriert es diskbasiertes komprimiertes Datenladen und Negative-Sampling-Optimierung.
Analyzes entities and relations to identify missing links and complete triples within multi-relational graphs.
C++
