Knowledge Graph Embedding

知識グラフ埋め込みは、知識グラフ内のエンティティとリレーションを低次元のベクトル空間にマッピングする技術です。この技術は、エンティティとリレーションの表現を学習することで、それらの内在的な意味論的および構造的情報を捉えることを目指しています。知識グラフ埋め込みの目的は、リンク予測、エンティティ分類、リレーション抽出などのタスクで知識グラフの推論能力和表示能力を向上させることです。知識グラフ埋め込みの応用価値は、スマートな質問応答、推薦システム、自然言語処理など、さまざまなシナリオを効果的にサポートできることにあります。これにより、これらのシステムの知能レベルとユーザーエクスペリエンスが向上します。