Comprendre les graphes de connaissances et leurs embeddings

Les Graphes de connaissances (KGs) sont des formes d'information structurées qui aident à organiser le savoir. Ils contiennent des faits sur des entités comme des personnes, des lieux et des choses, et décrivent comment ces entités sont liées entre elles. Les KGs sont utilisés dans plein d'applications concrètes comme les moteurs de recherche, les assistants virtuels et les systèmes de détection de fraude. Avec le temps, différentes méthodes ont été développées pour représenter les relations et les entités qu'on trouve dans les Graphes de Connaissances à l'aide de modèles mathématiques appelés Embeddings de Graphes de Connaissances (KGE).

#C'est quoi les Embeddings de Graphes de Connaissances ?

Les Embeddings de Graphes de Connaissances sont un moyen de convertir l'information trouvée dans les KGs en un format numérique que les ordinateurs peuvent facilement comprendre. Cette représentation numérique permet d'effectuer des opérations mathématiques pour faire des prédictions, combler des relations manquantes et améliorer diverses applications qui dépendent de ces données. L'objectif principal des KGE est de prédire des liens manquants entre les entités, ce qui peut être utile pour répondre à des questions, faire des recommandations et découvrir de nouvelles informations.

#Importance des Graphes de Connaissances

Les Graphes de Connaissances sont des sources d'information essentielles dans notre monde axé sur les données. Ils sont cruciaux pour diverses applications qui nécessitent des informations structurées, comme :

1. Moteurs de recherche : Les KGs permettent d'accéder rapidement aux informations sur des entités lorsque les utilisateurs les recherchent en ligne.
2. E-commerce : Les entreprises utilisent les KGs pour obtenir des insights sur les produits et les clients, améliorant ainsi leurs stratégies de vente et de marketing.
3. Santé : Les hôpitaux utilisent les KGs pour partager les informations des patients afin d'assurer la continuité des soins.
4. Finance : Les organisations utilisent les KGs pour suivre des activités illégales comme le blanchiment d'argent.
5. Assistants virtuels : Les assistants alimentés par l'IA s'appuient sur les KGs pour comprendre et répondre efficacement aux requêtes des utilisateurs.

#Défis dans la construction des Graphes de Connaissances

Bien que les KGs soient utiles, leur construction présente des défis. Ils peuvent être créés par des experts dans le domaine ou via des méthodes automatisées qui passent au crible un énorme contenu en ligne. Malgré les avancées en apprentissage automatique, des inexactitudes peuvent encore se produire lors de l'extraction des entités et des relations. De plus, les KGs ont souvent des informations incomplètes, ce qui rend nécessaire l'utilisation de techniques KGE pour combler les lacunes.

#Types de Modèles d'Embedding de Graphes de Connaissances

Les modèles KGE se divisent principalement en deux types : modèles basés sur la distance et Modèles de correspondance sémantique.

#Modèles Basés sur la Distance

Les modèles basés sur la distance considèrent les relations comme des transformations entre des représentations vectorielles d'entités. L'idée de base est de placer les vecteurs des entités liées proches les uns des autres dans l'espace.

Parmi les modèles basés sur la distance notables, on trouve :

• TransE : Ce modèle interprète les relations comme des traductions dans l'espace. Par exemple, il considérerait la relation "est situé dans" comme un déplacement de "Los Angeles" vers "USA".
• TransH : Ce modèle améliore TransE en projetant les embeddings d'entité sur des hyperplans spécifiques aux relations, permettant des relations plus complexes.
• RotatE : Au lieu de traduire, ce modèle voit les relations comme des rotations dans un espace vectoriel complexe.

#Modèles de Correspondance Sémantique

Les modèles de correspondance sémantique adoptent une approche différente en se concentrant sur des fonctions de scoring qui déterminent à quel point les entités sont liées entre elles. Ils peuvent inclure :

• RESCAL : C'est un modèle bilinéaire qui utilise une matrice pour représenter la relation, mais il peut devenir complexe et nécessiter de nombreux paramètres.
• DistMult : Une version plus simple qui réduit la complexité en utilisant des matrices diagonales.
• ComplEx : Ce modèle étend les fonctions de scoring à l'espace vectoriel complexe, lui permettant de gérer plus de types de relations.

#Développements récents dans les Embeddings de Graphes de Connaissances

Ces dernières années, on a vu une tendance à combiner différentes transformations mathématiques pour améliorer l'efficacité des modèles KGE. Cela inclut l'utilisation d'opérations de base comme la translation, la rotation, la réflexion et l'échelle pour mieux capturer les complexités des relations dans les KGs.

#Modèles CompoundE et CompoundE3D

Deux modèles notables qui ont émergé sont CompoundE et CompoundE3D. Ces modèles unifient diverses opérations et peuvent travailler avec différentes transformations géométriques dans des espaces 2D et 3D. Ils visent à créer un cadre plus robuste pour développer de nouveaux modèles KGE plus efficaces.

#Ressources pour la recherche sur les Graphes de Connaissances

Pour aider les chercheurs, diverses ressources sont disponibles, y compris :

1. Articles de synthèse : Ces documents résument les développements des modèles KGE et mettent en évidence les tendances de la recherche.
2. Graphes de connaissances publics : Ces ensembles de données offrent un accès à des connaissances réelles pouvant être utilisées pour la recherche et le développement d'applications.
3. Ensembles de données de benchmarking : Ces ensembles de données aident à évaluer et comparer la performance de divers modèles KGE.

#Évaluation des Embeddings de Graphes de Connaissances

L'évaluation de l'efficacité des modèles KGE tourne principalement autour des tâches de Prédiction de liens, qui évaluent la capacité des modèles à prédire des relations manquantes. Les métriques d'évaluation courantes incluent :

• Classement Réciproque Moyen (MRR) : Cela mesure le classement moyen de la bonne réponse parmi les options possibles.
• Hits@k : Cette métrique compte combien de fois la bonne réponse apparaît parmi les k premières prédictions.

#Le rôle des Réseaux Neuronaux dans la Complétion des Graphes de Connaissances

Les Réseaux Neuronaux, en particulier les modèles d'apprentissage profond, ont commencé à jouer un rôle significatif dans l'amélioration de l'exactitude des complétions de graphes de connaissances. Certains modèles utilisent des réseaux convolutionnels et des réseaux graphiques pour améliorer davantage les embeddings.

#Utilisation émergente des Modèles de Langage Pré-entraînés

Récemment, il y a eu un tournant vers l'utilisation de grands modèles de langage, comme BERT, pour aider dans les tâches de graphes de connaissances. Ces modèles sont capables de comprendre et de tirer parti des données textuelles pour extraire des caractéristiques utiles et améliorer les tâches de prédiction de liens. Ils permettent une compréhension plus nuancée de la façon dont les entités sont liées en fonction de leurs descriptions et de leur contexte.

#Conclusion

Les Graphes de Connaissances sont des outils puissants qui aident à structurer et récupérer des informations à travers diverses applications. Les Embeddings de Graphes de Connaissances servent de pont permettant à ces KGs d'être utilisés efficacement dans des tâches computationnelles. À mesure que la recherche progresse, la combinaison de différentes approches mathématiques et de réseaux neuronaux promet de nouvelles avancées dans ce domaine.

Les chercheurs continuent de développer de nouvelles méthodes pour améliorer les modèles KGE, et à mesure que le domaine évolue, les KGs deviendront certainement encore plus intégrés à la façon dont nous gérons et accédons aux connaissances à l'ère numérique. Les progrès continus dans ce domaine sont cruciaux, étant donné la demande croissante d'une récupération efficace des connaissances dans divers secteurs tels que la technologie, la santé et la finance.