Lärande inbäddningar av enheter och relationer är en effektiv och mångsidig metod för att utföra maskininlärning på relationella data såsom kunskapsgrafer. I detta arbete föreslår vi holografiska inbäddningar (HOLE) för att lära sig kompositionella vektorrymd representationer av hela kunskapsgrafer. Den föreslagna metoden är relaterad till holografiska modeller av associativt minne genom att den använder cirkulär korrelation för att skapa kompositions representationer. Genom att använda korrelation som kompositionsoperatör kan HOLE fånga rika interaktioner men samtidigt förbli effektivt att beräkna, lätt att träna och skalbara till mycket stora datauppsättningar. Experimentellt visar vi att holografiska inbäddningar kan överträffa toppmoderna metoder för länkförutsägelse på kunskapsgrafer och relationsbaserade referensdatauppsättningar.
För att skapa kompositionsrepresentationer använder HolE Ref korrelationen mellan enhetsinbäddningar.
Holographic Embeddings of Knowledge Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}