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Description

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.
Pages
158 pages
Collection
Synthesis Lectures on Data, Semantics, and Knowledge
Parution
2023-06-03
Marque
Springer
EAN papier
9783031303869
EAN PDF
9783031303876
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
15
Taille du fichier
5540 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
47,46 €
EAN EPUB
9783031303876
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
15
Taille du fichier
16353 Ko
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