초록
지식 그래프는 실제 세계의 사실들을 구조화된 형태로 표현한 것입니다. 그러나 일반적으로 지식 그래프는 가능한 모든 사실들의 작은 부분집합만을 포함하고 있습니다. 링크 예측은 기존의 사실들에 기반하여 누락된 사실들을 추론하는 작업입니다. 본 연구에서는 터커 분해(Tucker decomposition)를 이용한 이진 텐서 표현의 지식 그래프 트리플에 대한 비교적 간단하지만 강력한 선형 모델인 TuckER를 제안합니다. TuckER는 표준 링크 예측 데이터셋에서 이전 최고 수준의 모델들을 능가하며, 더 복잡한 모델들의 강력한 베이스라인으로 작용합니다. 우리는 TuckER가 완전히 표현력 있는 모델임을 보여주며, 그 임베딩 차원에 대한 충분한 경계값을 도출하고, 몇몇 이전에 소개된 선형 모델들이 TuckER의 특수 사례로 볼 수 있음을 입증합니다.