Knowledge Graph Embedding

Le Knowledge Graph Embedding est une technique qui mappe les entités et les relations d'un graphe de connaissances dans un espace vectoriel de faible dimension, visant à capturer leur information sémantique et structurelle intrinsèque en apprenant les représentations des entités et des relations. L'objectif de cette technologie est d'améliorer les capacités de raisonnement et d'expression des graphes de connaissances, permettant ainsi de mieux performer dans des tâches telles que la prédiction de liens, la classification d'entités et l'extraction de relations. La valeur d'application du Knowledge Graph Embedding réside dans sa capacité à soutenir efficacement divers scénarios, notamment les systèmes de réponse intelligente aux questions, les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel, ce qui améliore le niveau d'intelligence et l'expérience utilisateur de ces systèmes.