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Knowledge Graph Embeddings
Was sind Wissensgraphen?
Wissensgraphen ermöglichen die Virtualisierung und Vernetzung von Informationen, die in verschiedenen Informationssilos in strukturierter und unstrukturierter Form vorliegen. Um das Wissen eines Unternehmens oder bestimmter Unternehmensbereiche zu integrieren, wird es zunächst auf systematische Weise abstrakt beschrieben und modelliert. Anschließend werden die Informationen aus den verschiedenen Informationssilos in dieses Modell integriert. Die Herausforderung bei der Modellierung liegt darin, die relevanten Klassen und Beziehungen zu identifizieren, die für zukünftige Anwendungen von Bedeutung sind. In der Regel werden bestehende Konzepte von Metadaten, Informationsmodellen oder Nomenklaturen genutzt und automatisch verarbeitet.
Die Schwierigkeiten von Wissensgraphen liegen oft in der Datenunvollständigkeit und der Herausforderung, komplexe semantische Beziehungen zwischen Entitäten effektiv zu modellieren.
Knowledge Graph Embeddings bieten eine interessante Möglichkeit, die Repräsentation von Wissen in Wissensgraphen zu verbessern und einige der damit verbundenen Herausforderungen zu überwinden.
Knowledge Graph Embeddings – kurz und knapp
Knowledge Graph Embeddings zielen darauf ab, die in Wissensgraphen dargestellten Entitäten und Beziehungen in einem vektorbasierten Raum abzubilden und zu konservieren. Embeddings ermöglichen es, komplexe Beziehungen zwischen Entitäten zu erfassen und unterstützen Anwendungen wie Wissensgraphsuche, Frage-Antwort- oder Empfehlungssysteme.
Es gibt verschiedene Ansätze für die Erstellung von Knowledge Graph Embeddings, darunter TransE, RotatE, CompGCN und viele andere. Diese Modelle nutzen verschiedene Techniken, um die Struktur und Semantik von Wissensgraphen zu erfassen und in vektorieller Form zu repräsentieren.
Wie ergänzen Knowlege Graph Embeddings Wissensgraphen?
Die Integration von Knowledge Graph Embeddings (KGEs) in Wissensgraphen bietet mehrere Vorteile. Hier eine kleine Auswahl:
- Semantische Repräsentation: Wissensgraphen-Modelle können Schwierigkeiten haben, semantische Ähnlichkeiten zwischen Entitäten korrekt zu erfassen. KGEs ermöglichen eine genauere Repräsentation von semantischen Beziehungen und können so komplexe Muster und Semantiken besser verstehen.
- Datenunvollständigkeit: KGEs können verwendet werden, um fehlende Verbindungen vorherzusagen und somit den Wissensgraphen zu vervollständigen.
- Beziehungsinformationen: Traditionelle Wissensgraphen-Modelle repräsentieren Beziehungen oft als einfache Kanten zwischen Entitäten. Aber durch die vektorbasierte Darstellung ermöglichen KGEs es, komplexe Beziehungen zwischen Entitäten zu erfassen.
Die Verwendung von KGEs in Wissensgraphen verbessert Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Frage-Antwort-Systeme, und Suche, indem sie eine tiefere semantische Analyse und Verständnis ermöglichen.
Abbildung: In Anlehnung an neo4j Illustration von KGE.
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Recording: Knowledge Graph Embeddings in the Industry
Wissensgraphen sind äußerst nützlich, wenn wir hierarchische Beziehungen, Eigenschaften und Verknüpfungen verschiedener Datenmodelle vergleichen müssen. Sie ermöglichen es den Benutzern, verschiedene Dateneigenschaften von Datenmodellen zu analysieren, um industrielle Probleme zu lösen, ohne die Semantik des Datenmodells verstehen zu müssen. In dieser Präsentation werden wir folgendes diskutieren:
- Verwendung semantischer Beziehungen und Eigenschaften zur Darstellung von Daten aus verschiedenen Quellen
- Derzeit verwendete Methoden zur Analyse und Darstellung semantischer Beziehungen zwischen verschiedenen Knoten in Wissensgraphen
- Verwendung dieser Methoden zur Lösung verschiedener Probleme in der Industrie, mit bewährten Beispielen
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Partner und Senior Consultant
- martin.ley@pantopix.com
