Kunskapsdiagram är användbara för många artificiell intelligens (AI) uppgifter. Men kunskapsgrafer saknar ofta fakta. För att fylla graferna har kunskapsdiagram som inbäddar modeller utvecklats. Kunskapsgrafen inbäddar modeller kartlägger enheter och relationer i ett kunskapsdiagram till ett vektorutrymme och förutsäger okända tripletter genom att poängsätta kandidattripletter. TransE är den första översättningsbaserade metoden och den är välkänd på grund av dess enkelhet och effektivitet för kunskapsgrafikkomplettering. Den tillämpar principen att skillnaderna mellan enheter representerar deras relationer. Principen verkar mycket enkel, men den kan effektivt fånga reglerna i ett kunskapsdiagram. TransE har dock problem med sin legalisering. Transet tvingar entitet inbäddningar att vara på en sfär i inbäddande vektor utrymme. Denna legalisering förvränger inbäddningarna och gör det svårt för dem att uppfylla den ovan nämnda principen. Regulariseringen påverkar också negativt noggrannheten i länkförutsägelserna. Å andra sidan är legalisering viktigt eftersom entitet inbäddar divergerar genom negativ provtagning utan den. I detta dokument föreslås en ny inbäddningsmodell, TorusE, för att lösa legaliseringsproblemet. Principen för TransE kan definieras på vilken Liegrupp som helst. En torus, som är en av de kompakta Lie-grupperna, kan väljas för inbäddningsutrymmet för att undvika legalisering. Såvitt vi vet är TorusE den första modellen som bäddar in objekt på annat än ett verkligt eller komplext vektorutrymme, och detta papper är det första att formellt diskutera problemet med legalisering av TransE. Vårt tillvägagångssätt överträffar andra state-of-the-art metoder som TransE, DistMult och ComplEx på en standard länk förutsägelse uppgift. Vi visar att TorusE är skalbar till stora kunskapsgrafer och är snabbare än den ursprungliga TransE.
Den senaste TorusE REF fungerar på en lögn grupp och inte i Euclidean utrymme.
TorusE: Knowledge Graph Embedding on a Lie Group
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}