知识图谱 一元文本嵌入 二元文本嵌入

知识图谱嵌入技术主要分为一元文本嵌入和二元文本嵌入两种类型。

一元文本嵌入

一元文本嵌入主要关注单个实体的文本信息，将其映射到连续的向量空间中。这种方法通常使用预训练语言模型或基于神经网络的嵌入方法来实现。

二元文本嵌入

二元文本嵌入则同时考虑实体对之间的文本信息，将成对的实体映射到向量空间中，以捕捉它们之间的关系。这有助于在问答系统、推荐系统等领域中更好地理解实体间的相互作用。

详细信息

1. 预训练语言模型（BERT）

• 类型：一元文本嵌入
• 获取方式：通过大量文本数据训练的语言模型
• 简介：BERT等模型能够学习文本中的语义信息和结构信息，用于知识图谱的一元嵌入。2

2. 神经网络嵌入方法（Word2Vec）

• 类型：一元文本嵌入
• 获取方式：训练神经网络学习实体和关系的向量表示
• 简介：Word2Vec等方法通过训练神经网络来学习知识图谱中实体的向量表示，捕捉结构和语义信息。2

3. 知识图谱嵌入技术

• 类型：二元文本嵌入
• 获取方式：将实体对映射到向量空间中
• 简介：二元文本嵌入技术通过分析实体对的向量表示，推断出实体之间的潜在关系，广泛应用于问答系统和推荐系统。23