Arxan_hjw

How to choice context_embeddings or vertext_embeddings?

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When I use node2vec to train my graph embedding,i got 2 embeddings in .pkl file... In downsteam tasks,how can i choice between vertex embeddings and context embeddings?

作者您好，注意到源码所提供的两个spo文件都只有一种关系。如果只有一种关系，例如对于medical来说，这样一个知识图谱和一个带类别标签的外部词典是否一样？下游任务为NER时，例如sentence：高血压病人不宜使用厄贝沙坦。其中存在三元组（高血压，类别，疾病）（厄贝沙坦，类别，药物），这样的三元组似乎与词典无异？不知道我的理解是否正确？

如果输入使用BERT，是不是相当于获得BERT字向量与giga字向量的拼接使用？使用BERT，训练epoch与学习率等参数需要调整吗？

Can node2vec be used in Chinese? A data format similar to my following?

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 Chinese characters represent nodes, and numbers represent weights.Has anyone done a similar experiment? Ask for advice