論文の概要: TransEdge: Translating Relation-contextualized Embeddings for Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13579v1
• Date: Wed, 22 Apr 2020 03:00:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 17:04:33.104497
• Title: TransEdge: Translating Relation-contextualized Embeddings for Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: TransEdge: 知識グラフのための関係記述型埋め込みの翻訳
• Authors: Zequn Sun, Jiacheng Huang, Wei Hu, Muchao Chen, Lingbing Guo, Yuzhong Qu
• Abstract要約: 近年,知識グラフの埋め込み学習が注目されている。 文学におけるほとんどの埋め込みモデルは、エンティティ埋め込みを操作する線形あるいは双線型写像関数として関係を解釈する。 本稿では,エッジ中心の埋め込みモデルTransEdgeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.484805501929365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning knowledge graph (KG) embeddings has received increasing attention in recent years. Most embedding models in literature interpret relations as linear or bilinear mapping functions to operate on entity embeddings. However, we find that such relation-level modeling cannot capture the diverse relational structures of KGs well. In this paper, we propose a novel edge-centric embedding model TransEdge, which contextualizes relation representations in terms of specific head-tail entity pairs. We refer to such contextualized representations of a relation as edge embeddings and interpret them as translations between entity embeddings. TransEdge achieves promising performance on different prediction tasks. Our experiments on benchmark datasets indicate that it obtains the state-of-the-art results on embedding-based entity alignment. We also show that TransEdge is complementary with conventional entity alignment methods. Moreover, it shows very competitive performance on link prediction.
• Abstract（参考訳）: 近年,学習知識グラフ(KG)の埋め込みが注目されている。 文学におけるほとんどの埋め込みモデルは、エンティティ埋め込みを操作する線形あるいは双線型写像関数として関係を解釈する。 しかし、そのような関係レベルのモデリングは、KGの多様な関係構造をうまく捉えることができない。 本稿では,関係表現を特定のヘッドテールエンティティペアの観点で文脈的に表現する,エッジ中心の埋め込みモデルトランスエッジを提案する。 このような関係の文脈的表現をエッジ埋め込みと呼び、それらをエンティティ埋め込み間の翻訳として解釈する。 transedgeはさまざまな予測タスクで有望なパフォーマンスを実現する。 ベンチマークデータセットを用いた実験により,組込み型エンティティアライメントの最先端結果が得られた。 また、TransEdgeは従来のエンティティアライメント手法と相補的であることを示す。 さらに、リンク予測において非常に競合的な性能を示す。

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