論文の概要: Survey on Embedding Models for Knowledge Graph and its Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09167v1
- Date: Sun, 14 Apr 2024 07:15:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 15:07:53.736811
- Title: Survey on Embedding Models for Knowledge Graph and its Applications
- Title（参考訳）: 知識グラフの埋め込みモデルとその応用に関する調査
- Authors: Manita Pote,
- Abstract要約: 知識グラフ(KG)は、ノードが現実世界の実体や抽象的な概念を表現し、エッジが実体間の関係を表現する世界の事実を表現するグラフベースのデータ構造である。
知識グラフ埋め込みは、それらの間の意味的関係をキャプチャすることで、低次元ベクトル空間における実体と関係を表現することによって、欠点に取り組む。
ここでは、意味的特性、スコアリング機能、使用するアーキテクチャに基づいて異なる翻訳ベースとニューラルネットワークベースの埋め込みモデルについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Knowledge Graph (KG) is a graph based data structure to represent facts of the world where nodes represent real world entities or abstract concept and edges represent relation between the entities. Graph as representation for knowledge has several drawbacks like data sparsity, computational complexity and manual feature engineering. Knowledge Graph embedding tackles the drawback by representing entities and relation in low dimensional vector space by capturing the semantic relation between them. There are different KG embedding models. Here, we discuss translation based and neural network based embedding models which differ based on semantic property, scoring function and architecture they use. Further, we discuss application of KG in some domains that use deep learning models and leverage social media data.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、ノードが現実世界の実体や抽象的な概念を表現し、エッジが実体間の関係を表現する世界の事実を表現するグラフベースのデータ構造である。
知識の表現としてのグラフには、データの空間性、計算の複雑さ、手動の機能エンジニアリングなど、いくつかの欠点がある。
知識グラフ埋め込みは、それらの間の意味的関係をキャプチャすることで、低次元ベクトル空間における実体と関係を表現することによって、欠点に取り組む。
様々なKG埋め込みモデルが存在する。
ここでは、意味的特性、スコアリング機能、使用するアーキテクチャに基づいて異なる翻訳ベースとニューラルネットワークベースの埋め込みモデルについて議論する。
さらに、深層学習モデルを用いてソーシャルメディアデータを活用する領域におけるKGの適用についても論じる。
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