Isu perwakilan perhubungan entiti dalam pembinaan graf pengetahuan

Masalah perwakilan perhubungan entiti dalam pembinaan graf pengetahuan memerlukan contoh kod khusus

Pengenalan:
Dengan perkembangan kecerdasan buatan dan teknologi data besar, graf pengetahuan sebagai organisasi pengetahuan dan kaedah perwakilan yang berkesan semakin popular. perhatian. Graf pengetahuan mewakili entiti dalam dunia sebenar dan perhubungan antara mereka dalam bentuk graf, dan boleh digunakan untuk tugasan seperti pemprosesan bahasa semula jadi, pembelajaran mesin dan penaakulan. Perwakilan perhubungan entiti merupakan isu penting dalam pembinaan graf pengetahuan Dengan memetakan entiti dan perhubungan ke dalam ruang vektor, pemahaman semantik dan penaakulan perhubungan entiti boleh dicapai. Artikel ini akan memperkenalkan masalah biasa dalam perwakilan perhubungan entiti dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Masalah dengan perwakilan perhubungan entiti

1. Penyediaan data
   Dalam tugas perwakilan perhubungan entiti, penyediaan data adalah langkah penting. Pertama, maklumat entiti dan perhubungan perlu diekstrak daripada graf pengetahuan sedia ada. Kedua, entiti dan perhubungan ini perlu dinyahduplikasi, dibersihkan dan diberi anotasi untuk digunakan dalam model perwakilan perhubungan entiti seterusnya.
2. Perwakilan entiti dan perhubungan
   Perwakilan entiti dan perhubungan adalah isu teras dalam tugas perwakilan perhubungan entiti. Lazimnya, model pembelajaran mendalam boleh dimanfaatkan untuk memetakan entiti dan perhubungan ke dalam ruang vektor berdimensi rendah. Kaedah yang biasa digunakan termasuk model berdasarkan Graph Convolutional Network (GCN) dan mekanisme perhatian (Attention).
3. Penjajaran entiti dan perhubungan
   Dalam tugas perwakilan perhubungan entiti, entiti dan perhubungan dalam graf pengetahuan yang berbeza selalunya mempunyai kaedah perwakilan dan konvensyen penamaan yang berbeza. Oleh itu, penjajaran entiti dan perhubungan diperlukan untuk memudahkan perkongsian pengetahuan dan interaksi antara graf pengetahuan yang berbeza. Kaedah penjajaran boleh menjadi kaedah berasaskan peraturan, kaedah berasaskan pembelajaran mesin atau kaedah berasaskan pembelajaran mendalam.

2. Contoh Kod
Berikut ialah contoh kod ringkas untuk perwakilan entiti dan perhubungan dalam tugas perwakilan perhubungan entiti:

'''
import numpy sebagai np
import obor
import obor.nn sebagai nn
import torch.optim as optim

Takrifkan model perwakilan entiti dan perhubungan

class EntityRelationEmbedding(nn.Module):

def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim):
    super(EntityRelationEmbedding, self).__init__()
    self.entity_embedding = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
    self.relation_embedding = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim)
    self.fc = nn.Linear(embedding_dim, 1)
    self.sigmoid = nn.Sigmoid()
    
def forward(self, entities, relations):
    entity_embed = self.entity_embedding(entities)
    relation_embed = self.relation_embedding(relations)
    x = torch.cat((entity_embed, relation_embed), dim=1)
    x = self.fc(x)
    x = self.sigmoid(x)
    return x

Tentukan fungsi latihan

def train(entiti_hubungan_model, entiti, perhubungan, label, epoch :

criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(entity_relation_model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(epochs):
    entity_relation_model.zero_grad()
    outputs = entity_relation_model(entities, relations)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
print('Training finished.')

Data simulasi

entiti = obor.tensor([0, 1, 2, 3])
hubungan = obor.tensor([0, 1, 0, 1])
label = obor.tensor([1 . zaman = 100

kadar_pembelajaran = 0.1

kereta(model_perkaitan_entiti, entiti, perhubungan, label, zaman, kadar_pembelajaran)

Keluarkan vektor perwakilan entiti dan perhubungan

model_pembenaman_entiti = entiti_peneman_entiti
relation_model.re lation_embedding ( perhubungan)
cetak('Pembenaman entiti:', entiti_benam)

cetak('Pembenaman perhubungan:', perkaitan_embed)

'''

III Perwakilan perhubungan entiti merupakan isu penting dalam pembinaan graf pengetahuan menggabungkan entiti dan Perhubungan dipetakan ke dalam ruang vektor, yang membolehkan pemahaman semantik dan penaakulan perhubungan entiti. Artikel ini memperkenalkan beberapa masalah biasa perwakilan perhubungan entiti dan memberikan contoh kod mudah untuk perwakilan entiti dan perhubungan. Diharapkan para pembaca dapat lebih memahami isu dan kaedah perwakilan perhubungan entiti melalui pengenalan dan contoh kod artikel ini, dan seterusnya mengkaji dan mengaplikasikan tugasan yang berkaitan dengan pembinaan graf pengetahuan dengan lebih mendalam.

Atas ialah kandungan terperinci Isu perwakilan perhubungan entiti dalam pembinaan graf pengetahuan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!