HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التمثيل البياني للمعرفة باستخدام تحويلات هندسية ثلاثية الأبعاد للمركبات

Xiou Ge Yun-Cheng Wang Bin Wang C.-C. Jay Kuo

الملخص

تم استغلال سلسلة من التحويلات الهندسية ثنائية الأبعاد لتمثيل العلاقات بين الكيانات في رسم معرفي (KG)، مما أدى إلى نموذج فعّال لتمثيل الرسم المعرفي (KGE)، يُسمى CompoundE. وبالمثل، تم اقتراح التحول الدوراني في الفضاء ثلاثي الأبعاد كنموذج جديد لـ KGE، يُسمى Rotate3D، مستفيدًا من خاصية عدم التبادلية لهذا التحول. مستوحى من نموذج CompoundE وRotate3D، نُقدّم في هذه الدراسة استخدام التحويلات الهندسية الثلاثية الأبعاد المركبة، بما في ذلك الترجمة، والدوران، والتوسيع، والانعكاس، والانزلاق (الشِّدّة)، ونُطلق على مجموعة النماذج الناتجة اسم CompoundE3D. يتيح نموذج CompoundE3D وجود عدة أشكال مُصممة مختلفة، لتتناسب مع الخصائص الغنية والمعقدة الكامنة وراء الرسم المعرفي. وبما أن كل نموذج من هذه الأشكال يمتلك مزايا خاصة بالنسبة لجزء من العلاقات، فإن دمج عدة أشكال معاً يمكن أن يؤدي إلى أداء متفوّق. وقد تم التحقق تجريبيًا من فعالية ومرنّة نموذج CompoundE3D على أربع مجموعات بيانات شهيرة لتنبؤ الروابط.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
التمثيل البياني للمعرفة باستخدام تحويلات هندسية ثلاثية الأبعاد للمركبات | مستندات | HyperAI