知識グラフ補完

知識グラフ補完は、知識グラフ内で見えていない関係や尾实体を予測することを目指しています。具体的には、このタスクは三つ組の集合 $\{(h, r, t)\} \subseteq E \times R \times E$ を処理し、2つの既知のエンティティ間の未知の関係 $(h, ?, t)$ や、頭部エンティティとクエリ関係が与えられた場合の尾实体 $(h, r, ?)$ の予測を達成します。ここで、$E$ と $R$ はそれぞれエンティティの集合と関係の集合を表します。このタスクは、知識グラフの完全性と正確性を向上させる上で非常に重要であり、推薦システム、検索エンジンの最適化、自然言語処理などの分野で広く応用されています。