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..
