知識グラフ埋め込み

知識グラフ埋め込み（KGE）は、知識グラフ内のエンティティと関係を、連続空間内の密な低次元ベクトルとして表現する手法群です。基盤となるモデルであるTransEは、Bordes、Usunier、García-Durán、Weston、およびYakhnenkoによって2013年に導入されました。TransEは、各関係を埋め込み空間における変換として扱います。すなわち、任意の真のトリプル (h, r, t) について、ヘッドエンティティベクトルと関係ベクトルを足し合わせたものが、テールエンティティベクトルに近似するべきであるとします。この単純な幾何学的原理により、効果的なリンク予測と大規模な知識ベース補完が可能になりました。