Graph Embedding: mappatura multidimensionale delle relazioni strutturali tra entità.

Il concetto di “Embedding”, rappresenta una delle più importanti scoperte apportate nel campo del Natural Language Processing (NLP).
La possibilità di rappresentare oggetti simili in termini di vicinanza spaziale è stato, e continua ad essere, uno dei concetti più in uso nel campo della data science.

Tale nozione, tuttavia, non si limita solamente al campo dell’analisi del linguaggio naturale, (tra cui ricadono il “Word2Vec” e “Doc2Vec”) ma si estende a numerosi altri contesti. Uno tra i più importanti è quello dell’analisi dei Grafi (schema relazionale composto da unità (nodi) ed archi (vertici) che li collegano).

In questo articolo si propone uno dei più importanti metodi di apprendimento per la “rappresentazione distribuita dei grafi” che prende il nome di “Graph2Vec”.

Humanativa Group Spa è all’avanguardia in tale contesto applicando le più avanzate tecniche di “Graph Embedding” per l’analisi relazionale (social network) nonché riguardo l’esplorazione e studio di relazioni funzionali e/o strutturali tra diverse entità in connessione tra loro.

Per info: https://arxiv.org/pdf/1707.05005.pdf