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TransE : Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data

지식 그래프란?

Entity와 Relation으로 이루어진 Directed Graph로 Human Knowledge를 표현하는 방법
Entity는 Graph의 node, Relation은 edge가 된다.
지식 그래프는 (h,r,t)( {h, r, t}), (head enity, relation, tail entity)로 표현한다.
하지만 위와 같은 표현은 다루기 어렵기 때문에 지식 그래프를 벡터 공간에 임베딩 하는 방법들을 제안했다.

TransE

TransE는 지식 그래프를 연속적인 벡터 공간에 임베딩하는 대표적인 방법이다.
TransE에서는 Relation을 Embedding space에서의 Translation으로 해석한다. 따라서, h+rt\bold{ h + r ≈ t} 가 성립한다. 즉, 임베딩된 tail entity는 head entity와 relation의 합으로 근사적으로 표현될 수 있다.
Embedding 모델이니까 당연히 Loss Function이 있고... SGD등으로 학습하고...
REF)
1.
Haotian Li, et al. "KG4Vis: A Knowledge Graph-Based Approach for Visualization Recommendation." (VIS). 2021.
2.
Bordes, Antoine, et al. “Translating embeddings for modeling multi-relational data.” Neural Information Processing Systems (NIPS). 2013.