Vector representations of graphs and relational structures, whether hand-crafted feature vectors or learned representations, enable us to apply standard data analysis and machine learning techniques to the structures. A wide range of methods for generating such embeddings have been studied in the machine learning and knowledge representation literature. However, vector embeddings have received relatively little attention from a theoretical point of view. Starting with a survey of embedding techniques that have been used in practice, in this paper we propose two theoretical approaches that we see as central for understanding the foundations of vector embeddings. We draw connections between the various approaches and suggest directions for future research.


翻译:图表和关系结构的矢量表示,无论是人工制作的特性矢量还是经学习的表达方式,使我们能够在结构中应用标准的数据分析和机器学习技术。在机器学习和知识表述文献中研究了产生这种嵌入的多种方法。然而,从理论的角度来看,矢量嵌入相对很少受到重视。从对实际使用的嵌入技术的调查开始,本文件提出了我们认为对理解矢量嵌入基础至关重要的两个理论方法。我们把各种方法联系起来,并提出未来研究的方向。

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