論文の概要: Regex Queries over Incomplete Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00480v2
• Date: Thu, 16 Sep 2021 16:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 23:02:08.858467
• Title: Regex Queries over Incomplete Knowledge Bases
• Title（参考訳）: 不完全な知識ベースに関するRegexQries
• Authors: Vaibhav Adlakha, Parth Shah, Srikanta Bedathur, Mausam
• Abstract要約: 不完全なKBに対して正規表現クエリに応答する新しいタスクを提案する。 我々は,RotatEとボックス埋め込みを組み合わせたRotatE-Boxを開発した。 最終的なRotatE-Boxモデルは、単にRotatEと単にボックス埋め込みに基づくモデルよりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.417489939534985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose the novel task of answering regular expression queries (containing disjunction ($\vee$) and Kleene plus ($+$) operators) over incomplete KBs. The answer set of these queries potentially has a large number of entities, hence previous works for single-hop queries in KBC that model a query as a point in high-dimensional space are not as effective. In response, we develop RotatE-Box -- a novel combination of RotatE and box embeddings. It can model more relational inference patterns compared to existing embedding based models. Furthermore, we define baseline approaches for embedding based KBC models to handle regex operators. We demonstrate performance of RotatE-Box on two new regex-query datasets introduced in this paper, including one where the queries are harvested based on actual user query logs. We find that our final RotatE-Box model significantly outperforms models based on just RotatE and just box embeddings.
• Abstract（参考訳）: 我々は,不完全なkbsに対して,正規表現クエリ(disjunction (\vee$) と kleene plus (+$) 演算子を含む)に応答する新たなタスクを提案する。 これらのクエリの答えセットには多数のエンティティが存在する可能性があるため、KBCのシングルホップクエリでは、高次元空間のポイントとしてクエリをモデル化する以前の作業は、それほど効果的ではない。 これに対して,RotatE-Box - RotatEとボックス埋め込みを組み合わせた新しい組み合わせ。 既存の埋め込みベースモデルと比較して、よりリレーショナルな推論パターンをモデル化できる。 さらに,Regex演算子を扱うために,埋め込みベースのKBCモデルに対するベースラインアプローチを定義する。 本稿では,RotatE-Boxを用いて,実際のユーザクエリログに基づいてクエリを抽出する2つの新しいregex-queryデータセットの性能を示す。 最終的なRotatE-Boxモデルは、単にRotatEと単にボックス埋め込みに基づくモデルよりも大幅に優れています。

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