Embeddings de Grafos de Conhecimento

Embeddings de Grafos de Conhecimento (KGE) são uma família de métodos que representam entidades e relações em um grafo de conhecimento como vetores densos e de baixa dimensionalidade em um espaço contínuo. O modelo fundamental, TransE, foi introduzido por Bordes, Usunier, García-Durán, Weston e Yakhnenko em 2013. TransE trata cada relação como uma translação no espaço de embedding — o vetor da entidade de origem mais o vetor da relação deve aproximar o vetor da entidade de destino para qualquer tripla verdadeira (h, r, t). Este princípio geométrico simples permitiu a previsão de links e a completude de bases de conhecimento em escala.