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개요지식 그래프(Knowledge Graph)의 삼중항 (head, relation, tail)은 복잡한 관계 구조를 포함합니다. 이러한 구조를 벡터 공간에서 효율적으로 표현하고 추론하기 위한 고급 기법 중 하나가 **RotatE(Rotation Embedding)**입니다. RotatE는 복소수 벡터 공간 상에서 관계를 회전(rotation) 으로 모델링함으로써, 대칭·비대칭·환형 관계까지도 자연스럽게 표현할 수 있는 강력한 임베딩 모델입니다.1. 개념 및 정의RotatE는 개체(entity)와 관계(relation)를 복소수 공간에서 임베딩하고, 관계를 단위 복소수 벡터로 표현하여 head 벡터를 tail 벡터로 회전 변환하는 방식입니다.삼중항 (h, r, t)는 복소수 벡터로 매핑됨관계 벡터 r은 ..

개요지식 그래프(Knowledge Graph)는 개체와 관계를 구조화한 정보 네트워크로, AI 응용에서 중요한 기반이 됩니다. 이 중 ComplEx(Complex Embedding) 모델은 기존 내적 기반 임베딩 모델의 한계였던 비대칭 관계(asymmetric relations) 표현을 가능하게 한 강력한 알고리즘입니다. 복소수(complex number) 공간을 활용하여 다양한 관계 구조를 효과적으로 모델링할 수 있는 ComplEx는 트리플 기반 표현 학습의 중요한 진화를 보여줍니다.1. 개념 및 정의ComplEx는 개체(entity)와 관계(relation)를 복소수 벡터(complex vector)로 임베딩하여, 실수/허수 성분을 모두 반영하는 내적 기반 score function을 통해 트리플의 ..

개요지식 그래프(Knowledge Graph, KG)는 개체(entity)와 관계(relation)를 구조화하여 표현한 지식 표현 모델입니다. 하지만 KG는 기계가 직접 처리하기 어려운 기호(symbolic) 형태이기 때문에, 이를 수치 벡터 형태로 변환해 머신러닝이나 딥러닝에서 활용할 수 있도록 만드는 기술이 바로 **Knowledge Graph Embedding(KGE)**입니다. 본 글에서는 KGE의 정의, 주요 알고리즘, 활용 사례 및 한계점에 대해 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Knowledge Graph Embedding은 KG 내의 각 entity와 relation을 연속적인 저차원 벡터 공간에 매핑하는 표현 학습 기법입니다.목표: 구조화된 관계형 데이터를 신경망에서 활용 가능한 형태로 변환구..