Add means for evaluation/calibration of embedding models

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Comienza revisando el ejemplo de calibración de StellarGraph enlazado y la documentación de clasificación de nodos de Neo4j; después, localiza los puntos de entrada de BlueGraph para embedding-model y link-prediction. Define cómo deben reservarse y evaluarse los enlaces de validación o las particiones k-fold; se considera terminado cuando el proyecto tenga un proceso de evaluación documentado y utilizable para modelos de embeddings.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

enhancement

We need to have means for reserving a validation set (or even make a k-fold cross validation) for the embedding models (usually based on link prediction, i.e. reserve sets of links for validation).

Useful references:

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
34
Forks
5
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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