算法原文：https://www.utc.fr/~bordesan/dokuwiki/_media/en/transe_nips13.pdf
算法翻译：http://blog.csdn.net/FFFNULL/article/list/2
算法理解：
- https://xiangrongzeng.github.io/knowledge%20graph/transE.html
- http://blog.csdn.net/fffnull/article/details/51130028
评估方法：https://xiangrongzeng.github.io/knowledge%20graph/transE-evaluation.html
算法开源：
- 基于开源的transE算法 https://github.com/wuxiyu/transE
- 使用开源的数据集 http://openkg.cn/dataset/
1.1 算法读取train文件：
![算法读取文件样式][1]
1.2 算法读取实体-id对应文件（压缩计算量） ![此处输入图片的描述][2]
1.3 算法读取关系-id对应文件（压缩计算量） ![此处输入图片的描述][3]
2 算法执行计算输出结果文件 实体：[向量]
3 输入两个实体 返回结果 读取实体向量结果文件 计算余弦距离或者欧氏距离
-
执行fixFileForm.py预处理数据 核心参数
源文件地址 fname = "baike_triples.txt" 文件读取的行数 fnum = 10000 测试时用的10000 太小 需要用大量数据进行计算
-
执行transE.py 算法执行 得到实体向量
-
执行calRelation 输入任意两个 输出实体的余弦相似度
======
- Paper (Bordes et al. 2013)
- Relation_Extraction by Mrlyk423
- code by wuxiyu