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- In representation learning, knowledge graph embedding (KGE), also referred to as knowledge representation learning (KRL), or multi-relation learning, is a machine learning task of learning a low-dimensional representation of a knowledge graph's entities and relations while preserving their semantic meaning. Leveraging their embedded representation, knowledge graphs (KGs) can be used for various applications such as link prediction, , , clustering, and relation extraction. (en)
- Nella disciplina dell'apprendimento delle relazioni, l'incorporamento del grafo di conoscenza, o knowledge graph embedding (KGE) in inglese, anche riferito con il nome di knowledge representation learning (KRL), o apprendimento multi relazionale è un campo dell'apprendimento automatico che si occupa di apprendere una rappresentazione a bassa dimensionalità delle entità e relazioni che costituiscono un grafo della conoscenza o anche detto knowledge graph, cercando di preservare il loro significato semantico. Sfruttando la rappresentazione incorporata del grafo della conoscenza è possibile usare questo tipo di informazione per varie applicazioni come la predizione di collegamenti, la classificazione delle triple, il riconoscimento di entità, il raggruppamento, e l'estrazione di relazioni. Incorporamento di un grafo della conoscenza. Il vettore che rappresenta le entità e le relazioni può essere usato per differenti applicazioni nel campo dell'apprendimento automatico. (it)
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- In representation learning, knowledge graph embedding (KGE), also referred to as knowledge representation learning (KRL), or multi-relation learning, is a machine learning task of learning a low-dimensional representation of a knowledge graph's entities and relations while preserving their semantic meaning. Leveraging their embedded representation, knowledge graphs (KGs) can be used for various applications such as link prediction, , , clustering, and relation extraction. (en)
- Nella disciplina dell'apprendimento delle relazioni, l'incorporamento del grafo di conoscenza, o knowledge graph embedding (KGE) in inglese, anche riferito con il nome di knowledge representation learning (KRL), o apprendimento multi relazionale è un campo dell'apprendimento automatico che si occupa di apprendere una rappresentazione a bassa dimensionalità delle entità e relazioni che costituiscono un grafo della conoscenza o anche detto knowledge graph, cercando di preservare il loro significato semantico. Sfruttando la rappresentazione incorporata del grafo della conoscenza è possibile usare questo tipo di informazione per varie applicazioni come la predizione di collegamenti, la classificazione delle triple, il riconoscimento di entità, il raggruppamento, e l'estrazione di relazioni. (it)
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- Incorporamento del grafo di conoscenza (it)
- Knowledge graph embedding (en)
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