基于知识表示学习的实体对齐方法是将多个知识图谱嵌入到低维语义空间,通过计算实体向量之间的相似度实现对齐.现有方法往往关注文本信息而忽视图像信息,导致图像中实体特征信息未得到有效利用.对此,提出一种基于联合知识表示学习的多模态实体对齐方法(ITMEA).该方法联合多模态(图像、文本)数据,采用TransE与TransD相结合的知识表示学习模型,使多模态数据能够嵌入到统一低维语义空间.在低维语义空间中迭代地学习已对齐多模态实体之间的关系,从而实现多模态数据的实体对齐.实验结果表明,ITMEA在WN18-IMG数据集中能够较好地实现多模态实体对齐.

人工智能基础-知识表示总结；大学人工智能基础-知识表示总结；人工智能基础-各种知识表示方法总结

刘知远 - 知识表示学习研究进展，包括知识表示，表示学习，知识图谱

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自然语言处理中知识表示学习的几个四个ppt,学界大牛。

阳老师人工智能基础第二章的习题解释 感觉和我想的答案有点偏差 随手上传 自己辨别吧 为什么还有五十字

Handbook of Knowledge Representation知识表示手册，完整版（1035页），2008年第一版 豆瓣简介：https://book.douban.com/subject/3138327/

中国中文信息学会发布《2018知识图谱发展报告》报告目录如下（文末附下载链接） 第一章 知识表示与建模 第二章 知识表示学习 第三章 实体识别与链接 第四章 实体关系学习 第五章 事件知识学习 第六章 知识存储与查询 第七章 知识推理 第八章 通用和领域知识图谱 第九章 语义集成 第十章 语义搜索 第十一章 基于知识的问答

This book provides a definition and study of a knowledge representation and reasoning formalism stemming from conceptual graphs, while focusing on the computational properties of this formalism.