ITPE * JackerLab

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 임베딩(Knowledge Graph Embedding)은 개체(entity)와 관계(relation)를 수치 벡터로 변환하여 머신러닝에서 사용할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 이 중에서도 DistMult는 단순하면서도 계산 효율이 뛰어난 내적 기반(score function) 모델로, 대칭 관계 표현에 강점을 갖고 있습니다. 본 포스트에서는 DistMult의 구조, 수식, 장단점 및 활용 사례를 티스토리 블로그에 적합한 형태로 소개합니다.1. 개념 및 정의DistMult는 개체와 관계를 동일한 벡터 공간에 임베딩하고, 관계를 **대각 행렬(diagonal matrix)**로 모델링하여 내적 기반 점수 함수로 트리플의 정당성을 평가하는 모델입니다.트리플 구조: (h, r, t)목적: h..

개요지식 그래프(Knowledge Graph)의 정보는 기호 기반 삼중항 (head, relation, tail)으로 표현되며, 이를 머신러닝에 활용하려면 벡터로 변환해야 합니다. 이러한 벡터화를 위한 대표적인 임베딩 기법이 바로 **TransE(Translation Embedding)**입니다. TransE는 관계를 벡터 공간에서의 평행 이동(translation)으로 모델링하는 간단하면서도 강력한 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의TransE는 개체와 관계를 같은 저차원 벡터 공간에 임베딩하여, 관계를 head entity에서 tail entity로의 **평행 이동(translation)**으로 모델링합니다.삼중항 (h, r, t)를 벡터 공간에 매핑하여, h + r 이 t 와 가깝도록 학습함목적: 벡..