論文の概要: Message Passing Query Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02406v2
• Date: Wed, 24 Jun 2020 11:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 09:34:30.750037
• Title: Message Passing Query Embedding
• Title（参考訳）: メッセージパッシングクエリの埋め込み
• Authors: Daniel Daza and Michael Cochez
• Abstract要約: 本稿では,クエリのグラフ表現を符号化するグラフニューラルネットワークを提案する。 モデルは、明示的な監督なしにエンティティタイプの概念を捉えたエンティティ埋め込みを学習することを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.035753155957698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works on representation learning for Knowledge Graphs have moved beyond the problem of link prediction, to answering queries of an arbitrary structure. Existing methods are based on ad-hoc mechanisms that require training with a diverse set of query structures. We propose a more general architecture that employs a graph neural network to encode a graph representation of the query, where nodes correspond to entities and variables. The generality of our method allows it to encode a more diverse set of query types in comparison to previous work. Our method shows competitive performance against previous models for complex queries, and in contrast with these models, it can answer complex queries when trained for link prediction only. We show that the model learns entity embeddings that capture the notion of entity type without explicit supervision.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフの表現学習に関する最近の研究は、リンク予測の問題を超えて、任意の構造のクエリに答えている。 既存の方法は、様々なクエリ構造でトレーニングを必要とするアドホックなメカニズムに基づいている。 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いてクエリのグラフ表現を符号化する,ノードがエンティティと変数に対応する,より一般的なアーキテクチャを提案する。 提案手法の汎用性により,従来よりも多種多様なクエリー型を符号化することができる。 これらのモデルとは対照的に,リンク予測のみのためにトレーニングされた場合,複雑なクエリに応答することができる。 モデルは、明示的な監督なしにエンティティタイプの概念を捉えたエンティティ埋め込みを学習することを示します。

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