Under de senaste åren har olika webbkunskapsgrafer, både fria och kommersiella, skapats. Kunskapsdiagram använder relationer mellan enheter för att beskriva fakta i världen. Vi ägnar oss åt att inbädda ett storskaligt kunskapsdiagram i ett kontinuerligt vektorutrymme. TransE, TransH, TransR och TransD är lovande metoder som föreslagits under de senaste åren och uppnått toppmoderna prediktiva resultat. I detta dokument diskuterar vi att grafstrukturer bör övervägas i inbäddning och föreslår att inbädda understrukturer som kallas "one-relation-circle" (ORC) för att ytterligare förbättra prestandan hos ovanstående metoder eftersom de inte kan koda ORC-understrukturer. Vissa komplexa modeller kan hantera ORC strukturer men offra effektivitet i processen. För att göra en bra avvägning mellan modellens kapacitet och effektivitet föreslår vi en metod för att bryta ned ORC:s understrukturer genom att använda två vektorer för att representera enheten som en huvud- eller svansenhet med samma förhållande. På så sätt kan vi koda ORC-strukturen ordentligt när den appliceras på TransH, TransR och TransD med nästan samma modell komplexitet av sig själva. Vi utför experiment på länk förutsägelse med benchmarking dataset WordNet. Våra experiment visar att tillämpa vår metod förbättrar resultaten jämfört med motsvarande ursprungliga resultat av TransH, TransR och TransD.
ORC REF fokuserar på den en-relations-cirkeln och föreslår att lära sig två olika representationer för varje enhet, den ena som huvudenhet och den andra som en svansenhet.
Knowledge Graph Embedding with Diversity of Structures
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}