[paper review] RotatE: Knowledge Graph Embedding by Relational Rotation in Complex Space

오래전 발표된 논문이지만 symmetry 제외 강력한 모델링 성능을 가졌고 모델이 직관적인 TransE를 예시로 살펴보자. TransE가 symmetric한 패턴을 임베딩하지 못하는 까닭은, score function을 계산하는 연산이 real domain에서 취해지기 때문인데, score function의 구조 때문에 학습이 진행될수록 relation의 크기가 0, 그리고 head와 tail이 같아지는 현상이 발생하게 된다. symmetric relation의 예시를 하나 들어보자면 친구 관계가 있는데, 나와 정구섭이 친구라고 하면 TransE의 모델링을 거치면 head 와 tail의 임베딩이 같아짐으로써 하나의 임베딩이 ‘나'와 ‘정구섭’을 모두 가리키게 되는 문제가 발생한다. 이는 지식그래프 임베딩 결과의 separation power가 떨어지는 문제를 유발한다.