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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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- thunlp/openke
thunlp/OpenKE
4,041Voir sur GitHubOpenKE est un framework d'embedding de graphes de connaissances conçu pour transformer des graphes de connaissances structurés en représentations vectorielles de faible dimension. Il fonctionne comme une bibliothèque pour l'apprentissage de représentation et un ensemble d'outils pour convertir les entités et les relations en embeddings numériques. Le projet inclut un moteur de prédiction de liens pour évaluer la probabilité des relations entre les entités et identifier les faits manquants dans les graphes à grande échelle. Il fournit un outil de prétraitement dédié pour mapper les chaînes d'entités et de relations brutes en identifiants numériques pour l'entraînement en apprentissage automatique. Les capacités du framework couvrent le cycle de vie complet de l'embedding de graphes, notamment le prétraitement des données, l'apprentissage de représentation et l'analyse de prédiction de liens.
Transforms raw entity and relation strings into numerical identifiers required for machine learning training.
Pythonknowledge-embedding
