知识图谱的long tails 问题
时间: 2023-11-26 18:05:27 浏览: 42
知识图谱的Long Tails问题是指知识图谱中存在大量低频实体和关系,这些实体和关系的出现频率非常低,而且很难被人工收集和维护。这些低频实体和关系通常是非常重要的,因为它们能够提供丰富的领域知识和语义信息,但是由于缺乏足够的数据支持,导致它们很难被发现和利用。
解决这个问题的方法之一是使用半自动的方式进行知识图谱的构建和扩展。利用自然语言处理技术和结构化数据的匹配,可以从大量的非结构化数据中自动抽取实体和关系,从而扩展知识图谱的覆盖面。此外,利用社区贡献和众包的方式,也可以让更多的人参与到知识图谱的构建和维护中,进一步增加知识图谱的覆盖面和精确度,从而解决Long Tails问题。
相关问题
知识图谱ComplEX代码实现
根据提供的引用内容,可以了解到知识图谱嵌入方法中的一种常用方法是ComplEX。下面是一个简单的ComplEX代码实现的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ComplEX(nn.Module):
def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim):
super(ComplEX, self).__init__()
self.num_entities = num_entities
self.num_relations = num_relations
self.embedding_dim = embedding_dim
self.entity_embeddings_real = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
self.entity_embeddings_img = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
self.relation_embeddings_real = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim)
self.relation_embeddings_img = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim)
def forward(self, pos_triples, neg_triples):
pos_heads, pos_relations, pos_tails = pos_triples[:, 0], pos_triples[:, 1], pos_triples[:, 2]
neg_heads, neg_relations, neg_tails = neg_triples[:, 0], neg_triples[:, 1], neg_triples[:, 2]
pos_heads_real = self.entity_embeddings_real(pos_heads)
pos_heads_img = self.entity_embeddings_img(pos_heads)
pos_relations_real = self.relation_embeddings_real(pos_relations)
pos_relations_img = self.relation_embeddings_img(pos_relations)
pos_tails_real = self.entity_embeddings_real(pos_tails)
pos_tails_img = self.entity_embeddings_img(pos_tails)
neg_heads_real = self.entity_embeddings_real(neg_heads)
neg_heads_img = self.entity_embeddings_img(neg_heads)
neg_relations_real = self.relation_embeddings_real(neg_relations)
neg_relations_img = self.relation_embeddings_img(neg_relations)
neg_tails_real = self.entity_embeddings_real(neg_tails)
neg_tails_img = self.entity_embeddings_img(neg_tails)
pos_scores = torch.sum(pos_heads_real * pos_relations_real * pos_tails_real, dim=1) + \
torch.sum(pos_heads_img * pos_relations_real * pos_tails_img, dim=1) + \
torch.sum(pos_heads_real * pos_relations_img * pos_tails_img, dim=1) - \
torch.sum(pos_heads_img * pos_relations_img * pos_tails_real, dim=1)
neg_scores = torch.sum(neg_heads_real * neg_relations_real * neg_tails_real, dim=1) + \
torch.sum(neg_heads_img * neg_relations_real * neg_tails_img, dim=1) + \
torch.sum(neg_heads_real * neg_relations_img * neg_tails_img, dim=1) - \
torch.sum(neg_heads_img * neg_relations_img * neg_tails_real, dim=1)
loss = -torch.mean(F.logsigmoid(pos_scores) + F.logsigmoid(-neg_scores))
return loss
```
该代码实现了一个ComplEX模型,其中包括实体和关系的实部和虚部嵌入。模型的输入是正样本三元组和负样本三元组,输出是损失值。在模型的前向传播过程中,首先将正样本和负样本的实体和关系嵌入提取出来,然后计算正样本和负样本的得分,并计算损失值。最终返回损失值。
VM虚拟机安装Tails
Tails是一个专为隐私和匿名性而设计的操作系统,可以通过VM虚拟机进行安装。使用VM虚拟机安装Tails的步骤如下:
1. 首先,确保您已经下载了Tails操作系统的ISO文件,并在您的计算机上安装了VM虚拟机软件(如VirtualBox或KVM)。
2. 打开VM虚拟机软件,并创建一个新的虚拟机。
3. 在虚拟机配置中,选择使用已下载的Tails ISO文件作为虚拟机的光盘镜像。
4. 设置虚拟机的内存和硬盘空间大小,以满足您的需求。
5. 启动虚拟机,并按照Tails安装程序的指示进行操作。根据向导,选择适当的语言、键盘布局和网络设置等选项。
6. 在安装过程中,您可以选择要在虚拟机中使用的存储位置和密码等设置。
7. 完成安装后,重新启动虚拟机,并按照Tails操作系统的说明进行配置和使用。
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