数据简化DataSimp导读：医学AI读书会两篇论文：[1]BordesA,UsunierN,Garcia-DuranA,etal.TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData[C]//InternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.CurranAssociatesInc.:-.[2]LinY,LiuZ,LuanH,etal.ModelingRelationPathsforRepresentationLearningofKnowledgeBases[J].ComputerScience,.汉译文。荷兰阿姆斯特丹自由大学*智生教授在线医学人工智能读书会17期《知识表示学习报告(文献阅读报告)》将于年10月31日(星期三)北京时间晚8点到9点，在医学人工智能读书会钉钉群直播，届时由武汉科技大学计算机学院刘茂福团队(武汉)刘茂福教授团队做报告。内容简介：知识表示学习自年以来一直是各大顶会热点，该类模型将知识图谱中实体和关系嵌入为低维空间向量的同时，保持其空间结构不变，从而有效解决数据稀疏度和计算效率问题。本次报告以TransE和PTransE为切入点介绍知识表示学习相关模型。
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是计算机科学、人工智能、语言学领域的学科分支、交叉学科，