Storskalig multirelationell inbäddning avser uppgiften att lära sig latenta representationer för enheter och relationer i stora kunskapsgrafer. En effektiv och skalbar lösning på detta problem är avgörande för den verkliga framgången med kunskapsbaserade resultat i ett brett spektrum av tillämpningar. I detta dokument föreslås en ny ram för att optimera de latenta representationerna när det gäller de analoga egenskaperna hos de inbäddade enheterna och relationerna. Genom att formulera inlärningsmålet på ett olika sätt, har vår modell både teoretisk kraft och beräkningsskalbarhet, och betydligt överträffade ett stort antal representativa basmetoder på referensdatauppsättningar. Dessutom erbjuder modellen en elegant förening av flera välkända metoder i multi-relationella inbäddning, som kan bevisas vara speciella moment i vårt ramverk.
Analogy REF optimerar latenta representationer med avseende på analoga egenskaper hos inbäddade enheter och relationer.
Analogical Inference for Multi-Relational Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}