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| 本文作者： 奕欣 | 2017-11-04 13:06 |
雷鋒網消息，近期，清華大學計算機科學與技術系自然語言處理實驗室的劉知遠助理教授所帶領的團隊動作頻頻。組內分別于 10 月 27 日和 11 月 2 日先后開源了兩個工具包 OpenNE 與 OpenKE 。
網絡表示能夠銜接網絡原始數據和網絡應用任務，通過網絡表示學習算法，可以從網絡數據中獲得網絡中每個節點的向量表示，并將其作為節點特征應用于網絡應用任務，如節點分類、鏈接預測和可視化等。
雷鋒網獲悉，清華大學博士生涂存超和本科生張正彥貢獻的 OpenNE（Open-Source Network Embedding）針對網絡表示學習（NE/NRL）進行了系統梳理，統一了 NE 模型的輸入/輸出/評測接口，并修訂復現了經典的網絡表示學習模型，包括DeepWalk, LINE, node2vec, GraRep, TADW, GCN等。
GItHub地址：https://github.com/thunlp/OpenNE
知識表示學習（Knowledge Embedding）旨在將知識圖譜中實體與關系嵌入到低維向量空間中，有效提升知識計算效率。雷鋒網了解到，清華大學劉知遠團隊博士生韓旭、林衍凱和已畢業碩士生謝若冰于近期共同完成整理推出 OpenKE 平臺。
官網地址：http://openke.thunlp.org/index/about
根據助理教授劉知遠在微博上的介紹，主要功能包括：
（1）TransE 、TransH、TransR、TransD、RESCAL、DistMult、HolE、ComplEx等算法的統一接口的高效實現。
（2）面向WikiData和Freebase兩大通用KG全量數據的預訓練好的知識表示模型下載，不需要大家再費心重復訓練。
工具包目前托管在GitHub上：https://github.com/thunlp/OpenKE，歡迎大家下載使用。
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