1 0 0 0 OA 知識グラフの補完におけるTranslation-based Models の発展と課題
- 著者
- 蛭子 琢磨 市瀬 龍太郎 Ebisu Takuma Ichise Ryutaro
- 雑誌
- 人工知能学会研究会資料
- 巻号頁・発行日
- vol.44, no.3, pp.1-6, 2018-03-18
Knowledge graphs are useful for many artificial intelligence tasks. However, knowledge graphs often have missing facts. To populate knowledge graphs, the graph embedding models map entities and relations in a knowledge graph to a vector space and predict unknown triples by scoring candidates triples. Translation-based models are part of knowledge graph embedding models and they employ the translation-based principle. The principle can efficiently capture the rules of a knowledge graph, however TransE, the original translation-based model, has some problems. To solve them many extensions of TransE have been proposed. In this paper, we discuss such problems and models.
1 0 0 0 OA 分散表現を用いたトリプル抽出
- 著者
- 蛭子 琢磨 市瀬 龍太郎
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.31, 2017
近年、知識をコンピュータでもスムーズに扱えるようにLinked Dataの形で記述しようという試みが活発である。Linked Dataの作成は基本的に人手で行われるが、それゆえに完全でなく、データの欠落も多い。 そこで、人間が知識を記述する上でもっとも広範に用いている自然言語を用いて記述されたテキストから自動的にトリプルを構築する方法を、単語の分散表現の手法を用いて提案する。