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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
4,041Ver 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.
Transforms raw entity and relation strings into numerical identifiers required for machine learning training.
Pythonknowledge-embedding
