分布式表示学习

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研究目标

  1. 基于PyTorch底层API，设计容纳翻译模型（Trans系列）的分布式表示学习算法，以支持大规模知识图谱分布式表示学习
  2. 权衡计算通信代价，优化训练过程，在准确率不降低（或少量降低）的前提下，减少训练时间，提升效率
  3. 在真实知识图谱（DBpedia，Wikidata等）上进行对比实验，验证算法的准确性、高效性和可扩展性

相关论文

State of the art工作

  1. PyTorch-Biggraph
  2. PS-Graph
  3. AliGraph
  4. DGL-KE

工具包

研究报告

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