Vi studerar problemet med lärande representationer av enheter och relationer i kunskapsdiagram för att förutsäga saknade länkar. Framgången av en sådan uppgift är i hög grad beroende av förmågan att modellera och dra slutsatser om (eller mellan) relationernas mönster. I det här dokumentet presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för kunskapsgrafen RotatE, som kan modellera och dra slutsatser om olika relationsmönster, bland annat: symmetri/antisymmetri, inversion och komposition. Specifikt definierar RotatE-modellen varje relation som en rotation från källenheten till målenheten i det komplexa vektorutrymmet. Dessutom föreslår vi en ny självmotsägande negativ provtagningsteknik för effektiv och effektiv träning av RotatE-modellen. Experimentella resultat på kunskapsdiagram över flera referensvärden visar att den föreslagna RotatE-modellen inte bara är skalbar, utan också kan dra slutsatser och modellera olika relationsmönster och avsevärt överträffa befintliga toppmoderna modeller för länkförutsägelse.
RotatE REF definierar varje relation som en rotation från källenheten till målenheten i det komplexa vektorutrymmet.
RotatE: Knowledge Graph Embedding by Relational Rotation in Complex Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}