知识图谱的ComplEx与HolE嵌入：比较
机器学习
2017-07-25 v2 机器学习
摘要
知识图谱的嵌入因其在链接预测和实体解析等任务上的优异性能而受到显著关注。在这篇短文中，我们对两种近期已被证明等价的最先进知识图谱嵌入进行比较，即ComplEx和HolE [Nickel, Rosasco, and Poggio, 2016; Trouillon et al., 2016; Hayashi and Shimbo, 2017]。首先，我们简要回顾两个模型并讨论它们的评分函数如何等价。然后我们分析原始文章中报告结果的差异，并通过实验表明它们很可能源于使用了不同的损失函数。在进一步的实验中，我们评估了两个模型嵌入对称和反对称模式的能力。最后，我们讨论两个模型的优缺点以及在何种条件下其中一个优于另一个。
引用
@article{arxiv.1707.01475,
title = {Complex and Holographic Embeddings of Knowledge Graphs: A Comparison},
author = {Théo Trouillon and Maximilian Nickel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.01475},
year = {2017}
}