論文の概要: SE-KGE: A Location-Aware Knowledge Graph Embedding Model for Geographic Question Answering and Spatial Semantic Lifting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14171v1
• Date: Sat, 25 Apr 2020 17:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 21:09:57.770883
• Title: SE-KGE: A Location-Aware Knowledge Graph Embedding Model for Geographic Question Answering and Spatial Semantic Lifting
• Title（参考訳）: SE-KGE:地理質問応答と空間意味リフティングのための位置情報対応知識グラフ埋め込みモデル
• Authors: Gengchen Mai, Krzysztof Janowicz, Ling Cai, Rui Zhu, Blake Regalia, Bo Yan, Meilin Shi, Ni Lao
• Abstract要約: 位置認識型KG埋め込みモデルSE-KGEを提案する。 点座標や地理的実体の境界ボックスなどの空間情報をKG埋め込み空間にエンコードする。 また、SE-KGEの性能を評価するために、地理知識グラフと、DBGeoと呼ばれる地理的問合せ対のセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.949690056661218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning knowledge graph (KG) embeddings is an emerging technique for a variety of downstream tasks such as summarization, link prediction, information retrieval, and question answering. However, most existing KG embedding models neglect space and, therefore, do not perform well when applied to (geo)spatial data and tasks. For those models that consider space, most of them primarily rely on some notions of distance. These models suffer from higher computational complexity during training while still losing information beyond the relative distance between entities. In this work, we propose a location-aware KG embedding model called SE-KGE. It directly encodes spatial information such as point coordinates or bounding boxes of geographic entities into the KG embedding space. The resulting model is capable of handling different types of spatial reasoning. We also construct a geographic knowledge graph as well as a set of geographic query-answer pairs called DBGeo to evaluate the performance of SE-KGE in comparison to multiple baselines. Evaluation results show that SE-KGE outperforms these baselines on the DBGeo dataset for geographic logic query answering task. This demonstrates the effectiveness of our spatially-explicit model and the importance of considering the scale of different geographic entities. Finally, we introduce a novel downstream task called spatial semantic lifting which links an arbitrary location in the study area to entities in the KG via some relations. Evaluation on DBGeo shows that our model outperforms the baseline by a substantial margin.
• Abstract（参考訳）: 学習知識グラフ(KG)埋め込みは、要約、リンク予測、情報検索、質問応答など、さまざまな下流タスクのための新興技術である。 しかし、既存のkg埋め込みモデルの多くは空間を無視しており、(地理)空間データやタスクに適用してもうまく機能しない。 空間を考えるモデルの場合、そのほとんどは距離の概念に依存している。 これらのモデルは、訓練中の計算の複雑さが高まる一方、エンティティ間の相対距離を超えた情報を失う。 本研究では,SE-KGEと呼ばれる位置認識型KG埋め込みモデルを提案する。 点座標や地理的実体の境界ボックスなどの空間情報をKG埋め込み空間に直接エンコードする。 得られたモデルは、異なるタイプの空間的推論を扱うことができる。 また,複数のベースラインと比較してse-kgeの性能を評価するために,地理知識グラフとdbgeoと呼ばれる地理的クエリ・アンワーペアも構築した。 評価の結果,SE-KGEはDBGeoデータセット上で,地理的論理クエリ応答タスクにおいて,これらのベースラインよりも優れていた。 これは,空間的探索モデルの有効性と,異なる地理的実体のスケールを考察することの重要性を示す。 最後に、学習領域の任意の位置と、いくつかの関係を介してkgのエンティティをリンクする、空間的意味付けと呼ばれる新しい下流タスクを導入する。 DBGeoの評価は、我々のモデルがベースラインをかなり上回ることを示している。

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