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Knowledge Graph Completionのための文脈化されたBERTモデル（A Contextualized BERT model for Knowledge Graph Completion）

田中専務

拓海先生、最近部下から知識グラフという言葉を聞くのですが、うちの会社でどう役立つのかピンと来ません。まず要点だけ教えてくださいませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、知識グラフは部品や顧客、工程の関係性を結んだ地図のようなものですよ。今回の論文はその地図の“穴”つまり欠損した関係を埋める手法を、文脈（周辺の関係や隣接するノード）をうまく使って予測する方法を示しています。大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。

田中専務

それは要するに、データベースの空白をAIで埋めるという話ですか。導入に当たって投資対効果が気になります。現場の手間はどれほどですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の観点では三つのポイントで評価できます。第一に外部説明文を必要としないため、既存データだけで運用できる点で導入コストが抑えられます。第二にネガティブサンプル（誤り例）を用いない学習が可能で、教師データ準備の工数が減ります。第三に既存のBERTモデルを活用するため、最初から巨大なモデルを作る必要がない点で実運用が現実的です。一緒に進めれば必ずできますよ。

田中専務

なるほど。論文の中でBERTという言葉が出ますが、BERTとは簡単に言うと何でしょうか。これって要するに文章をよく理解するエンジンということですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！BERTは

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