Embedding Knowledge Graphs with RDF2vec
Produktnummer:
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| Autor: | Paulheim, Heiko Portisch, Jan Ristoski, Petar |
|---|---|
| Themengebiete: | Data mining Knowledge Graph Embeddings dynamic knowledge graphs knowledge representation in AI ontology learning |
| Veröffentlichungsdatum: | 04.06.2023 |
| EAN: | 9783031303869 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 158 |
| Produktart: | Gebunden |
| Verlag: | Springer International Publishing |
Produktinformationen "Embedding Knowledge Graphs with RDF2vec"
This book explains the ideas behind one of the most well-known methods for knowledge graph embedding of transformations to compute vector representations from a graph, known as RDF2vec. The authors describe its usage in practice, from reusing pre-trained knowledge graph embeddings to training tailored vectors for a knowledge graph at hand. They also demonstrate different extensions of RDF2vec and how they affect not only the downstream performance, but also the expressivity of the resulting vector representation, and analyze the resulting vector spaces and the semantic properties they encode.
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