論文の概要: Heterogeneous Relational Reasoning in Knowledge Graphs with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06050v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 22:39:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 06:36:24.397977
• Title: Heterogeneous Relational Reasoning in Knowledge Graphs with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた知識グラフの不均一関係推論
• Authors: Mandana Saebi, Steven Krieg, Chuxu Zhang, Meng Jiang, and Nitesh Chawla
• Abstract要約: 本稿では,局所的な情報を用いて知識グラフ上の経路に基づく効率的な推論を行う型強化学習エージェントを提案する。 我々のソリューションは、近隣情報を符号化するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用し、アクション空間を熟成するためにエンティティタイプを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.33973806169273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Path-based relational reasoning over knowledge graphs has become increasingly popular due to a variety of downstream applications such as question answering in dialogue systems, fact prediction, and recommender systems. In recent years, reinforcement learning (RL) has provided solutions that are more interpretable and explainable than other deep learning models. However, these solutions still face several challenges, including large action space for the RL agent and accurate representation of entity neighborhood structure. We address these problems by introducing a type-enhanced RL agent that uses the local neighborhood information for efficient path-based reasoning over knowledge graphs. Our solution uses graph neural network (GNN) for encoding the neighborhood information and utilizes entity types to prune the action space. Experiments on real-world dataset show that our method outperforms state-of-the-art RL methods and discovers more novel paths during the training procedure.
• Abstract（参考訳）: ナレッジグラフ上のパスベースの関係推論は,対話システムにおける質問応答,事実予測,レコメンダシステムなど,下流のさまざまなアプリケーションによって人気が高まっている。 近年、強化学習(RL)は、他のディープラーニングモデルよりも解釈可能で説明可能なソリューションを提供している。 しかし、これらのソリューションは、rlエージェントに対する大きなアクションスペースやエンティティ近傍構造の正確な表現など、まだいくつかの課題に直面している。 我々は,知識グラフ上の経路に基づく効率的な推論に局所的近傍情報を用いた型エンハンス型rlエージェントを導入することで,これらの問題に対処する。 提案手法では,グラフニューラルネットワーク(gnn)を用いて近傍情報を符号化し,エンティティタイプを用いて動作空間を縮小する。 実世界のデータセットを用いた実験により,本手法は最先端のRL法より優れ,トレーニング手順中に新たな経路が発見された。

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