Triple2Vec のバックアップ差分(No.4)

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#CONTENTS

**提案論文 [#Papers]
-[[Learning Triple Embeddings from Knowledge Graphs&BR;Fionda, V., & Pirrò, G. (2020). Learning Triple Embeddings from Knowledge Graphs. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(04), 3874-3881. https://doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5800:https://ojs.aaai.org//index.php/AAAI/article/view/5800]]



**定義等 [#b5ac588f]
-知識グラフ：&Mathjax{G=(V_G,E_G,T_G)};
--&mathjax{V_G};：エンティティ（頂点）の集合
--&mathjax{E_G};：述語の集合
--&mathjax{T_G};：トリプルの集合
-&Mathjax{G=(V_G,E_G)};：無向グラフ (undirected graph)または有向グラフ (directed graph)
-&Mathjax{\mathcal{G}_L=(V_L,E_L)};：線グラフ (line graph)
--&Mathjax{G};のエッジを&Mathjax{\mathcal{G}_L};のノードにする
--&Mathjax{G};のエッジが共通のノードを持つとき、&Mathjax{\mathcal{G}_L};の2頂点は隣接する
--&Mathjax{G};が有向のとき&Mathjax{\mathcal{G}_L};も有向。


** Triple Line Graph [#je5555ed]
-知識グラフからの線グラフ構築の問題点
++意味が抜け落ちる
-Triple Line Graphの定義
--&Mathjax{\mathcal{G}_L=(V_L,R_L,w)};
++ノードは&Mathjax{G};のトリプルに対応
++&Mathjax{\mathcal{G}_L};の2つのノード&Mathjax{s_1,p_1,o_1};と&Mathjax{s_2,p_2,o_2};は、&Mathjax{\{s_1,o_1\}\cap\{s_2,o_2\}\neq\emptyset};のとき接続
---つまり、主語同士・目的語同士もしくは主語・目的語間に同じものがあれば接続。
++関数&Mathjax{w};は値域&Mathjax{[0,1]};で、全てのエッジに重みづけをする。
**Triple2Vecの手法 [#cd1b030e]
+Triple Line Graph の作成
+エッジの重みを計算する
+重み付き Triple Line Graph の探索
+ Skip-gram を利用したエンベッディングを行う
**リンク [#Externallink]
-[[Learning Triple Embeddings from Knowledge Graphs&BR;Fionda, V., & Pirrò, G. (2020). Learning Triple Embeddings from Knowledge Graphs. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(04), 3874-3881. https://doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5800:https://ojs.aaai.org//index.php/AAAI/article/view/5800]]