Plongement de graphe de connaissance ouvert

L'Embedding de Graphes de Connaissances Ouvert est une technique qui mappe les entités et les relations d'un graphe de connaissances dans un espace vectoriel de faible dimension, visant à capturer leur information sémantique en apprenant les représentations des entités et des relations. L'objectif de cette technologie est de construire des modèles d'embedding efficaces et précis pour soutenir des tâches complexes de raisonnement et de prédiction sur les graphes. Dans les applications pratiques, l'Embedding de Graphes de Connaissances Ouvert peut améliorer les performances dans des domaines tels que la recherche d'informations, les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel, ce qui en fait une technologie très précieuse.