Temporal Embedding

时间: 2023-12-10 20:24:19 浏览: 245

2-ChronoR： Rotation Based Temporal Knowledge Graph Embedding.rar

《2-ChronoR：基于旋转的时间知识图谱嵌入》在当今的AI领域，知识图谱（Knowledge Graph, KG）已经成为一个重要的研究方向，它以结构化的方式存储了大量的实体和关系信息，有助于机器理解和处理复杂的数据。而时间知识图谱（Temporal Knowledge Graph, TKG）则更进一步，它考虑了事件发生的时序性，为理解和推理提供了更加丰富的上下文信息。本文主要关注的是“2-ChronoR”这一创新性的方法，它是一种基于旋转的时间知识图谱嵌入模型。 2-ChronoR的核心思想是利用旋转操作来捕捉时间演变的动态特性。在传统的知识图谱嵌入中，如TransE、DistMult或ComplEx等模型，实体和关系通常被表示为欧几里得空间中的向量，而这些模型往往忽视了时间因素。然而，时间在现实世界中的事件中起着至关重要的作用，例如，"奥巴马于2008年当选美国总统"这个事实，在2009年之后就不再成立。2-ChronoR通过引入时间旋转矩阵，使得实体和关系的表示随着时间的推移而发生变化，从而能够更准确地反映知识图谱中的时态信息。 2-ChronoR模型的基础是复数空间中的旋转。在复数域中，旋转可以通过乘以单位复数（即旋转矩阵）实现，这使得原本静态的向量表示能够随着时间的推移动态调整。这种设计使得模型能够处理过去、现在和未来的关系，因为它可以模拟实体随着时间的变化轨迹。 2-ChronoR的优化目标是最大化蕴含对的评分函数。对于每个正确的三元组（头实体，关系，尾实体）以及它们对应的时间戳，模型会尝试使三元组的得分高于所有可能的错误组合。这通过最小化损失函数实现，通常采用负采样或者双线性层等方式来计算得分。此外，2-ChronoR还考虑了时间间隔的重要性。在实际应用中，近期事件通常比远期事件更重要，因此模型会根据时间差调整权重，确保最近的信息在预测时占主导地位。这样可以提高模型在处理实时数据时的性能。在评估方面，2-ChronoR通常会在多个标准数据集上进行测试，如ICEWS14、ICEWS05-15和GDELT等，这些数据集包含了丰富的时态信息。通过与现有模型的比较，2-ChronoR在时间相关的预测任务上表现出了优越的性能，证明了其对时间信息的有效建模。总结来说，2-ChronoR是一种创新的、基于旋转的时间知识图谱嵌入方法，它通过引入时间旋转矩阵，实现了对时间动态性的有效捕获，从而提升了在时态知识图谱上的推理能力。这种方法对于推动知识图谱在人工智能、信息检索、自然语言处理等领域的发展具有重要的理论价值和实践意义。

Temporal Embedding是在时序数据中用于将时间信息编码到向量表示中的一种技术。在给定的时序数据中，Temporal Embedding可以将时间的不同特征（例如分钟、小时、星期几、日期、月份等）编码为向量表示，以便更好地捕捉时间序列数据的时态模式。在一些时间序列预测或建模任务中，Temporal Embedding被广泛应用，以提高模型对时间依赖关系的建模能力。通过将时间信息嵌入到向量表示中，模型可以更好地理解和利用时间特征，从而提升对时间序列数据的建模和预测能力。123

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if not self.t_relative: self.temporal_embedding = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_Ttokens, embed_dim)) trunc_normal_(self.temporal_embedding, std=.02) self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate)

def no_weight_decay(self): return {'absolute_pos_embed', 'temporal_embedding'}

if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x)

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