Knowledge Graph Embedding

지식 그래프 임베딩은 지식 그래프 내의 엔티티와 관계를 저차원 벡터 공간으로 매핑하는 기술로, 이는 엔티티와 관계의 본질적인 의미론적 및 구조적 정보를 학습을 통해 표현하는 것을 목표로 합니다. 이 기술의 목적은 지식 그래프의 추론 및 표현 능력을 향상시키는 것이며, 링크 예측, 엔티티 분류, 관계 추출 등의 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다. 지식 그래프 임베딩의 활용 가치는 지능형 질문 응답, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 시나리오를 효과적으로 지원할 수 있는 데 있으며, 이를 통해 이러한 시스템의 지능 수준과 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.