Kunskapsgrafer är stora, användbara, men ofullständiga kunskapsdatabaser. De kodar kunskap genom enheter och relationer som definierar varandra genom grafens bindvävsstruktur. Detta har inspirerat metoder för gemensam inbäddning av enheter och relationer i kontinuerliga lågdimensionella vektorutrymmen, som kan användas för att inducera nya kanter i grafen, dvs länk förutsägelse i kunskapsgrafer. Att lära sig dessa representationer bygger på att kontrastera positiva fall med negativa. Kunskapsgrafer inkluderar endast positiva relationsfall, vilket lämnar dörren öppen för en mängd olika metoder för att välja negativa exempel. I detta dokument presenterar vi en empirisk studie om inverkan av negativ provtagning på inlärda inbäddningar, bedömd genom uppgiften att länkförutsäga. Vi använder toppmoderna kunskapsdiagram inbäddade -Rescal, Trans, DistMult och ComplEX - och utvärdera på benchmarking dataset -FB15k och WN18. Vi jämför välkända metoder för negativ provtagning och föreslår dessutom inbäddade provtagningsmetoder. Vi noterar en markant skillnad i inverkan av dessa provtagningsmetoder på de två datauppsättningarna, med den "traditionella" korrumperande positivmetoden som leder till bästa resultat på WN18, samtidigt som man inbäddar baserade metoder som gynnar uppgiften på FB15k. KEYORDS kunskapsgrafer, negativ provtagning, inbäddade modeller, länkförutsägelse Kunskapsgrafer KG = (E, R) innehåller kunskap i form av relationstripplar (s, r, t), där s, t  till E är enheter, och r  på R är ett samband. Dessa kunskapsdiagram är inte fullständiga, och ytterligare länkar (fakta) kan härledas, baserat på idén att liknande noder har liknande relationer - t.ex. Alla länder har en huvudstad. KG
I REF presenterar författarna en empirisk studie om effekterna av negativ provtagning på inlärda inbäddningar, bedömd genom uppgiften länkförutsägelse.
Analysis of the Impact of Negative Sampling on Link Prediction in Knowledge Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}