論文の概要: pyRDF2Vec: A Python Implementation and Extension of RDF2Vec

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02283v1
• Date: Wed, 4 May 2022 18:39:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-07 10:26:04.200800
• Title: pyRDF2Vec: A Python Implementation and Extension of RDF2Vec
• Title（参考訳）: pyrdf2vec: pythonによるrdf2vecの実装と拡張
• Authors: Gilles Vandewiele, Bram Steenwinckel, Terencio Agozzino, Femke Ongenae
• Abstract要約: pyRDF2Vecは、有名なRDF2Vecアルゴリズムを再実装するPythonソフトウェアパッケージである。 このパッケージはMITライセンスでリリースされ、サンプリング、ウォーキング、埋め込み戦略に関するさらなる研究を促進するために構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3892448552572705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces pyRDF2Vec, a Python software package that reimplements the well-known RDF2Vec algorithm along with several of its extensions. By making the algorithm available in the most popular data science language, and by bundling all extensions into a single place, the use of RDF2Vec is simplified for data scientists. The package is released under a MIT license and structured in such a way to foster further research into sampling, walking, and embedding strategies, which are vital components of the RDF2Vec algorithm. Several optimisations have been implemented in \texttt{pyRDF2Vec} that allow for more efficient walk extraction than the original algorithm. Furthermore, best practices in terms of code styling, testing, and documentation were applied such that the package is future-proof as well as to facilitate external contributions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,有名なRDF2Vecアルゴリズムを再実装するPythonソフトウェアパッケージpyRDF2Vecを紹介する。 アルゴリズムを最もポピュラーなデータサイエンス言語で利用可能にすることで、すべての拡張をひとつの場所にバンドルすることで、データサイエンティストにはRDF2Vecの使用が簡単になる。 このパッケージはMITライセンス下でリリースされ、RDF2Vecアルゴリズムの重要なコンポーネントであるサンプリング、ウォーキング、埋め込み戦略に関するさらなる研究を促進するために構成されている。 元のアルゴリズムよりも効率的な歩行抽出を可能にする、いくつかの最適化が \texttt{pyRDF2Vec} で実装されている。 さらに、コードスタイリング、テスト、ドキュメンテーションの観点からのベストプラクティスが適用され、パッケージは将来性があり、外部からのコントリビューションも容易になった。

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