学術報告 背景紹介 知識グラフ（Knowledge Graph, KG）は、エンティティと関係の情報を記録する構造化データで、質疑応答システム、情報検索、機械読解などの分野で広く利用されています。知識グラフ埋め込み（Knowledge Graph Embedding, KGE）技術は、グラフ内のエンティティと関係を低次元の密なベクトル空間にマッピングすることで、関連アプリケーションの性能を大幅に向上させます。しかし、KGEモデルのトレーニングにおいて、高品質な負のサンプル（negative samples）を生成する方法が極めて重要です。 現在主流のKGEモデルは、負のサンプル生成において多数の課題に直面しています。いくつかのモデルは均等分布やベルヌーイ分布などの単純な静的分布を使用しており...