論文の概要: A Survey of Embedding Space Alignment Methods for Language and Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13688v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 16:08:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 17:44:40.670056
• Title: A Survey of Embedding Space Alignment Methods for Language and Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 言語と知識グラフのための空間アライメント手法の埋め込みに関する調査
• Authors: Alexander Kalinowski, Yuan An
• Abstract要約: 単語,文,知識グラフの埋め込みアルゴリズムに関する現在の研究状況について調査する。 本稿では、関連するアライメント手法の分類と、この研究分野で使用されるベンチマークデータセットについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural embedding approaches have become a staple in the fields of computer vision, natural language processing, and more recently, graph analytics. Given the pervasive nature of these algorithms, the natural question becomes how to exploit the embedding spaces to map, or align, embeddings of different data sources. To this end, we survey the current research landscape on word, sentence and knowledge graph embedding algorithms. We provide a classification of the relevant alignment techniques and discuss benchmark datasets used in this field of research. By gathering these diverse approaches into a singular survey, we hope to further motivate research into alignment of embedding spaces of varied data types and sources.
• Abstract（参考訳）: ニューラル埋め込みアプローチは、コンピュータビジョン、自然言語処理、そして最近ではグラフ分析の分野において重要視されている。 これらのアルゴリズムの広範にわたる性質を考えると、自然な問題は、異なるデータソースの埋め込みをマップしたり調整したりする埋め込み空間をどのように利用するかである。 そこで本研究では,単語,文,知識グラフ埋め込みアルゴリズムに関する現在の研究状況を調査した。 本稿では,関連するアライメント手法の分類を行い,本研究で使用されるベンチマークデータセットについて考察する。 これらの多様なアプローチを特異な調査に集めることで、さまざまなデータタイプやソースの埋め込み空間のアライメントに関する研究をさらに動機付けることを望んでいる。

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