Kunskapsgrafik inbäddning syftar till att erbjuda en numerisk kunskapsrepresentation paradigm genom att omvandla enheter och relationer till kontinuerlig vektorrymd. Befintliga metoder kunde dock inte karakterisera kunskapsgrafen i fin grad för att göra en exakt länkförutsägelse. Det finns två skäl till detta: att vara ett felplacerat algebraiskt system och att anta en alltför snäv geometrisk form. Eftersom exakt länkförutsägelse är avgörande för att inbädda kunskapsdiagram, föreslår vi en mångfacetterad inbäddningsprincip (ManifoldE) som skulle kunna behandlas som ett välplacerat algebraiskt system som expanderar punktvis modellering i nuvarande modeller till mångfaldig modellering. Omfattande experiment visar att de föreslagna modellerna uppnår betydande förbättringar jämfört med de senaste baslinjerna, särskilt för den exakta förutsägelseuppgiften, och ändå håller hög effektivitet. Alla relaterade affischer, diabilder, datauppsättningar och koder har publicerats på http://www. ibookman.net/conference.html.
I Ref föreslogs en mångfacetterad inbäddningsprincip för att hantera den alltför snäva geometriska formen av översättningsbaserat antagande.
From One Point to A Manifold: Knowledge Graph Embedding For Precise Link Prediction
{'venue': 'IJCAI 2016', 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}