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Awesome GitHub RepositoriesEmbedding-Based Knowledge Representation Learning
Learning numerical vector representations of entities and relations to capture semantic patterns.
Distinct from Symbolic Knowledge Representation Systems: Focuses on learning continuous vector spaces (embeddings) rather than symbolic logical representations.
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- thunlp/openke
thunlp/OpenKE
4,041Ver en GitHubOpenKE es un framework de embedding de grafos de conocimiento diseñado para transformar grafos de conocimiento estructurados en representaciones vectoriales de baja dimensión. Funciona como una biblioteca para el aprendizaje de representaciones y un conjunto de herramientas para convertir entidades y relaciones en embeddings numéricos. El proyecto incluye un motor de predicción de enlaces para evaluar la probabilidad de relaciones entre entidades e identificar hechos faltantes en grafos a gran escala. Proporciona una herramienta de preprocesamiento dedicada para mapear cadenas de entidades y relaciones sin procesar en identificadores numéricos para el entrenamiento de aprendizaje automático. Las capacidades del framework cubren el ciclo de vida completo del embedding de grafos, incluyendo el preprocesamiento de datos, el aprendizaje de representaciones y el análisis de predicción de enlaces.
Learns numerical representations of entities and relations to capture semantic patterns within a knowledge base.
Pythonknowledge-embedding
