På senare tid har kunskapsgrafen inbäddat, som projicerar symboliska enheter och relationer till kontinuerlig vektorrymd, blivit ett nytt, hett ämne inom artificiell intelligens. I detta dokument föreslås en ny generativ modell (TransG) för att ta itu med frågan om flera samband semantik som en relation kan ha flera betydelser avslöjas av enheten par associerade med motsvarande tripletter. Den nya modellen kan upptäcka latenta semantik för en relation och utnyttja en blandning av relation-specifika komponentvektorer för att bädda in en fakta trippel. Såvitt vi vet är detta den första generativa modellen för kunskapsgraf som inbäddar, och för första gången diskuteras formellt frågan om semantik med flera relationer. Omfattande experiment visar att den föreslagna modellen uppnår betydande förbättringar jämfört med baslinjerna i hjärtats tillstånd. Alla relaterade affischer, diabilder, datauppsättningar och koder har publicerats på http://www.ibookman. net/conference.html.
TransG, en generativ modell behandlar frågan om flera relation semantik av en relation, har visat sig gå längre än state-of-the-art resultat REF.
TransG : A Generative Mixture Model for Knowledge Graph Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}