Komplext värderade representationer har visat lovande resultat på modellering av relationsdata, dvs. kunskapsgrafer. I detta dokument föreslås en ny metod för inbäddning av kunskapsdiagram. Mer konkret går vi längre än standard komplexa representationer, anta expressiva hyperkomplex representationer för lärande representationer av enheter och relationer. Hyperkomplexa inbäddningar, eller Quaternion inbäddningar (QuatE), är komplexa värderade inbäddningar med tre imaginära komponenter. Olika från standard komplex (hermitian) inre produkt, latenta inter-beroenden (mellan alla komponenter) fångas träffande via Hamilton produkten i Quaternion utrymme, uppmuntra en mer effektiv och uttrycksfull representation lärande process. Dessutom är kvarterioner intuitivt önskvärda för smidig och ren rotation i vektorutrymmet, vilket förhindrar buller från skira/skalande operatörer. Slutligen, Quaternion induktiva fördomar njuta och tillfredsställa nyckel desiderata av relationell representation lärande (dvs. modellering symmetri, anti-symmetri och inversion). Experimentella resultat visar att QuatE uppnår toppmoderna resultat på fyra väletablerade riktmärken för kunskapsdiagram.
I REF föreslogs Quaternion inbäddade i kunskapsdiagram.
Quaternion Knowledge Graph Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}