Plongements de graphe de connaissances

Les embeddings de graphes de connaissances (KGE) sont une technique qui consiste à mapper les entités et les relations d'un graphe de connaissances dans un espace vectoriel de faible dimension, dans le but de capturer leur information sémantique en apprenant des représentations distribuées des entités et des relations. L'objectif est d'optimiser les vecteurs d'embedding afin qu'ils reflètent précisément la structure et les relations logiques du graphe de connaissances dans l'espace vectoriel, ce qui améliore la précision du raisonnement et de la prédiction des connaissances. Les KGE ont une valeur significative dans des applications telles que les systèmes de recommandation, la recherche sémantique, la prédiction de liens et le complétion de connaissances, en augmentant efficacement le niveau d'intelligence et l'expérience utilisateur de ces systèmes.