När det gäller statistiskt relationsbaserat lärande är kopplingsförutsägelseproblemet avgörande för att automatiskt förstå strukturen hos stora kunskapsbaser. Liksom i tidigare studier föreslår vi att lösa detta problem genom latent faktorisering. Men här använder vi oss av komplexa värdefulla inbäddningar. Sammansättningen av komplexa inbäddningar kan hantera en stor variation av binära relationer, bland dem symmetriska och antisymmetriska relationer. Jämfört med toppmoderna modeller som Neural Tensor Network och Holographic Embeddings, är vår strategi baserad på komplexa inbäddningar utan tvekan enklare, eftersom den bara använder den Hermitian dot produkten, den komplexa motsvarigheten till standard dot produkten mellan verkliga vektorer. Vårt tillvägagångssätt är skalbart till stora datauppsättningar eftersom det förblir linjärt i både rum och tid, samtidigt som vi konsekvent överträffar alternativa tillvägagångssätt på referensvärden för standardlänkprognoser.
ComplEx är baserad på latent factorization och, med användning av komplexa-värderade inbäddningar, det underlättar sammansättning och hanterar en stor mängd binära relationer REF.
Complex Embeddings for Simple Link Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}