Kglove Dbpedia Uniform Embeddings

This dataset contains the vectors from computing KGloVe embeddings from a uniformly weighted DBpedia 2016-04 graph. For each entity in the graph, the text file in the zip archive contains a line with the entity name and the embedded vector. The parameter settings for the embedding are as specified in the paper: Michael Cochez, Petar Ristoski, Simone Paolo Ponzetto, and Heiko Paulheim. 2017. Global RDF Vector Space Embeddings. In The Semantic Web – ISWC 2017: 16th International Semantic Web Conference, Vienna, Austria, October 21–25, 2017, Proceedings, Part I.本数据集包含基于统一加权DBpedia 2016-04知识图谱计算得到的知识图谱GloVe（KGloVe）嵌入向量。 针对该知识图谱中的每个实体，压缩包内的文本文件将以单行形式存储实体名称与其嵌入向量。 该嵌入方法的参数设置与下述论文中所述一致： 迈克尔·科切兹（Michael Cochez）、佩塔尔·里斯托斯基（Petar Ristoski）、西蒙娜·保罗·庞泽托（Simone Paolo Ponzetto）与海科·保尔海姆（Heiko Paulheim）. 2017. 全局资源描述框架（RDF）向量空间嵌入. 载于《语义网——ISWC 2017：第16届国际语义网大会论文集 第一部分》，奥地利维也纳，2017年10月21日至25日。