Knowledge Graph (KG) inbäddning har framträtt som ett mycket aktivt forskningsområde under de senaste åren, vilket resulterar i utveckling av flera inbäddningsmetoder. Dessa KG-inbäddningsmetoder representerar KG-enheter och relationer som vektorer i ett högdimensionellt utrymme. Trots denna popularitet och effektivitet av KG inbäddningar i olika uppgifter (t.ex. länk förutsägelse), geometrisk förståelse av sådana inbäddningar (dvs., arrangemang av enhet och relation vektorer i vektorutrymme) är outforskad - vi fyller denna lucka i papperet. Vi initierar en studie för att analysera geometrin hos KG-inbäddningar och korrelera den med uppgiftsprestanda och andra hyperparametrar. Såvitt vi vet är detta det första studiet av sitt slag. Genom omfattande experiment på verkliga datauppsättningar upptäcker vi flera insikter. Till exempel finner vi att det finns skarpa skillnader mellan geometrin hos inbäddningar som lärts av olika klasser av KG inbäddningsmetoder. Vi hoppas att denna inledande studie kommer att inspirera till annan uppföljande forskning om detta viktiga men outforskade problem.
REF analyserar geometrin hos KG-inbäddningar och dess korrelation med uppgiftsprestanda medan Nayyeri et al. (2019) undersöka effekten av olika förlustfunktioner på prestanda.
Towards Understanding the Geometry of Knowledge Graph Embeddings
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}