Knowledge Graph Embedding

Knowledge Graph Embedding ist eine Technik, die Entitäten und Relationen in einem Wissensgraphen in einen niedrigdimensionalen Vektorraum abbildet. Dabei soll das intrinsische semantische und strukturelle Wissen durch das Lernen von Repräsentationen für Entitäten und Relationen erfasst werden. Das Ziel dieser Technologie besteht darin, die Schließleistung und Ausdrucksfähigkeit von Wissensgraphen zu verbessern, um bessere Ergebnisse in Aufgaben wie Link-Vorhersage, Entitätsklassifizierung und Relationsextraktion zu erzielen. Der Anwendungswert von Knowledge Graph Embedding liegt in seiner Fähigkeit, verschiedene Szenarien effektiv zu unterstützen, darunter intelligente Fragebeantwortung, Empfehlungssysteme und natürlichsprachliche Verarbeitung. Dadurch wird der Intelligenzniveau und die Benutzererfahrung dieser Systeme gesteigert.