1 repository
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.
Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Embedding Preprocessing. Refine with filters or upvote what's useful.
OpenKE este un framework de embedding pentru grafuri de cunoștințe conceput pentru a transforma grafurile de cunoștințe structurate în reprezentări vectoriale de dimensiuni reduse. Acesta funcționează ca o bibliotecă pentru învățarea reprezentărilor și un set de instrumente pentru convertirea entităților și relațiilor în embedding-uri numerice. Proiectul include un motor de predicție a legăturilor pentru a evalua probabilitatea relațiilor dintre entități și a identifica faptele lipsă în grafuri la scară largă. Oferă un instrument dedicat de preprocesare pentru a mapa șirurile brute de entități și relații în identificatori numerici pentru antrenarea modelelor de machine learning. Capabilitățile framework-ului acoperă întregul ciclu de viață al embedding-ului de grafuri, inclusiv preprocesarea datelor, învățarea reprezentărilor și analiza predicției legăturilor.
Transforms raw entity and relation strings into numerical identifiers required for machine learning training.