知識グラフ埋め込みは知識グラフの構成要素をベクトルとして埋め込む手法で，近年，構成要素に紐づくテキストを利用して性能を向上させる手法が提案されている．一方，実用上対象となる知識グラフにおいては，有効なテキスト情報を持つ要素と持たない要素が混在する場合がありえる．本研究では，一部のエンティティのみ有効なテキスト情報が紐づく知識グラフにおいてもテキスト情報を活用可能な手法を提案する．実際の社内技術文書から構築した知識グラフを対象にリンク予測タスクによって精度を評価したところ，ベースとなるTransEを上回る精度を達成し，提案手法が一部のエンティティにのみ有効なテキスト情報が紐づく知識グラフに対して効果があることを確認した．

知識グラフは現実世界の知識を計算機で扱いやすい形で記述する手段の一つであり，質問応答やレコメンデーションなどに広く利用されている．知識グラフは，ノードがエンティティを，エッジがその両端のエンティティ間の関係性を表す有向グラフであり，1つのファクトをエッジの始点エンティティℎと終端エンティティ𝑡およびリレーション𝑟からなるトリプル(ℎ,𝑟,𝑡)で表す[1]．知識グラフは多くの場合不完全であり，欠落した知識を補完する必要がある．知識補完のためのメジャーなアプローチの1つとして，知識グラフ埋め込みモデルを用いたリンク予測がある．知識グラフ埋め込みは，エンティティとリレーションを低次元のベクトルとして埋め込む手法で，上述したリンク予測の他，エンティティやトリプルの分類・クラスタリングなど離散的なグラフの状態では難しい様々なタスクに応用される[2]．初期の知識グラフ埋め込みモデルは，グラフの構造情報のみに基づいて埋め込みを学習するため，グラフが不完全だったり疎な場合，その精度が低下してしまう．この問題に対処するため，近年ではエンティティやリレーションを説明するテキストの情報を活用した埋め込み手法が提案されている[3]．こうした既存のテキスト情報を活用する手法では，全てのエンティティやリレーションに対応するテキスト情報が与えられたり，検索により対応するテキストを見つけられることを前提として，学習プロセスやモデルの構造が設計されている．しかし，実用において対象とされる実際の知識グラフにおいては，エンティティやリレーションのタイプによって有効なテキスト情報を持たなかったり，テキスト情報を正しく獲得できないことがある．例えば，企業の持つ文書データベースから構築した知識グラフでは，書類の作成者の人物のタイプのエンティティは人名以外に直接関連するテキスト情報を持たないことが考えられる．また，文書がPDF等で保存されている場合，テキスト情報を保持しているとは限らない．そこで本研究では，一部のエンティティにのみ有効なテキスト情報が紐づいている知識グラフを対象に，効果的にテキスト情報を活用する知識グラフ埋め込みモデルを提案する．