Cleora AI: Mô hình mã nguồn mở cho biểu diễn thực thể
Cleora AI là một mô hình mã nguồn mở có mục đích chung cho việc học các biểu diễn thực thể ổn định và quy nạp cho dữ liệu quan hệ dị hợp một cách hiệu quả và có khả năng mở rộng.
Tính năng chính
- Đọc được nhiều loại dữ liệu như đồ thị vô hướng dị hợp, đồ thị vô hướng siêu đồ thị, dữ liệu mảng phân loại và các tổ hợp của chúng.
- Đọc dữ liệu từ bảng quan hệ với các cột phân loại có kiểu dữ liệu và mảng phân loại có kiểu dữ liệu.
- Đọc dữ liệu mà không cần xử lý dữ liệu giả tạo trước đó.
Cách sử dụng
- Đọc dữ liệu và tạo ma trận chuyển đổi Markov cho siêu đồ thị.
- Thực hiện bước đi ngẫu nhiên Markov và chuẩn hóa các vectơ biểu diễn.
- So sánh các biểu diễn thực thể bằng sản phẩm vô hướng.
Ưu điểm so với các mô hình khác
- Đọc được các đồ thị và siêu đồ thị cực lớn trên một máy tính duy nhất.
- Đọc nhanh hơn DeepWalk lên đến 197x và nhanh hơn PyTorch - BigGraph từ 4x đến 8x (tùy vào trường hợp sử dụng).
- Đọc với chất lượng kết quả vượt trội hoặc cạnh tranh với các khuôn mẫu biểu diễn khác như PyTorch - BigGraph, GOSH, DeepWalk, LINE.
Cleora AI là một công cụ hữu ích cho việc học và sử dụng các biểu diễn thực thể trong các dữ liệu quan hệ dị hợp, với nhiều tính năng và ưu điểm nổi bật.
