要約
本研究では、従来の複素数表現を超越し、知識グラフ埋め込みのためにより表現力豊かな超複素数表現を導入します。具体的には、3つの虚部成分を持つ超複素数値埋め込みである四元数埋め込みを使用してエンティティを表現します。リレーションは四元数空間での回転としてモデル化されます。提案手法の利点は以下の通りです：(1) ハミルトン積を用いて全ての成分間の潜在的な相互依存関係が適切に捉えられ、エンティティとリレーション間のより密接な相互作用が促進されます；(2) 四元数は4次元空間での表現力豊かな回転を可能とし、複素平面での回転よりも自由度が高い；(3) 提案フレームワークはComplExの超複素数空間への一般化であり、より優れた幾何学的解釈を提供しながら、関係表現学習における主要な要件（対称性、非対称性および逆転）を満たしています。実験結果は、当手法が4つの既存の知識グラフ補完ベンチマークで最先端の性能を達成することを示しています。