Fugu-MT 論文翻訳(概要): KGvec2go -- Knowledge Graph Embeddings as a Service

論文の概要: KGvec2go -- Knowledge Graph Embeddings as a Service

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05809v1
Date: Mon, 9 Mar 2020 12:57:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-25 07:58:54.976001
Title: KGvec2go -- Knowledge Graph Embeddings as a Service
Title（参考訳）: KGvec2go - サービスとしての知識グラフ埋め込み
Authors: Jan Portisch, Michael Hladik, Heiko Paulheim
Abstract要約: KGvec2goは、下流アプリケーションで軽量な方法でグラフ埋め込みにアクセスし、消費するためのWeb APIである。サービスとその使用方法を紹介するとともに、トレーニングされたモデルが複数のセマンティックベンチマークで評価することでセマンティックな価値を持つことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9981375888949477
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present KGvec2go, a Web API for accessing and consuming graph embeddings in a light-weight fashion in downstream applications. Currently, we serve pre-trained embeddings for four knowledge graphs. We introduce the service and its usage, and we show further that the trained models have semantic value by evaluating them on multiple semantic benchmarks. The evaluation also reveals that the combination of multiple models can lead to a better outcome than the best individual model.
Abstract（参考訳）: 本稿では、下流アプリケーションにおけるグラフ埋め込みへのアクセスと消費のためのWeb APIであるKGvec2goについて述べる。現在、4つの知識グラフに対して事前学習された埋め込みを提供する。サービスとその利用方法を紹介し,複数の意味ベンチマークで評価することにより,学習モデルに意味的価値があることをさらに示す。また、複数のモデルを組み合わせることで、最高の個々のモデルよりも優れた結果が得られることも明らかにした。

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