知识的向量表示

1、one-hot表示,空间太大

2、bag词袋模型,无法表示词的语义

3、词的语义由什么决定?词由他的上下文决定?分布式语义

4、CBow,通过前面几个词和后面几个词,预测中间几个词

5、skip-gram,通过中间几个词,预测后面几个词

6、本质都是上下问贡献的来决定词的意义,词的分布式语义

7、onehot很难计算出词的隐藏关系,所以从词嵌入过渡到知识图谱嵌入

8、知识图谱嵌入模型,TransE\DisMult

9、一对多、多对一如何捕捉?知识逻辑复杂,训练代价和语料不充分?二者是矛盾的

10、知识表示是传统AI的核心

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