| 大会名称 |
|---|
| 2018年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018-09-12 |
| セッション番号 |
| 2b |
| セッション名 |
| ソフトウェア（２） |
| 講演日 |
| 2018/09/19 |
| 講演場所(会議室等) |
| C棟C33 |
| 講演番号 |
| IA-001 |
| タイトル |
| TorusE: Knowledge Graph Embedding on a Lie Group |
| 著者名 |
| 蛭子琢磨, 市瀬龍太郎, |
| キーワード |
| 知識グラフ |
| 抄録 |
|
知識グラフは、現実世界の知識をコンピュータが読み取りやすい形で記述する一つの手段である。最近、様々な知識グラフが開発、公開されており、いろいろなシステムに応用されている。しかし、例えば、DBpediaやYAGOといった知識グラフは、膨大な量の知識を含んでいるにもかかわらず、多くの知識が欠落している。それらを人手で補完することは現実的ではないため、それを自動的に行うモデルが開発されてきた。 現在主流のモデルは、知識グラフをベクトル空間に埋め込むことで、知識グラフから特徴を抽出し、それを用いて新しい特徴を予測するものである。そういったモデルの一つであるTransEは、埋め込みの際に用いる"原理"と埋め込みの発散を防ぐための"正則化"が両立しない問題を抱えていた。 本研究では、埋め込み空間を従来の実ベクトル空間からリー群であるトーラスに変更することにより、従来の問題点の解決を試みた。 |
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