論文の概要: Low-Dimensional Hyperbolic Knowledge Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00545v1
• Date: Fri, 1 May 2020 18:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 22:35:45.351324
• Title: Low-Dimensional Hyperbolic Knowledge Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 低次元双曲的知識グラフ埋め込み
• Authors: Ines Chami, Adva Wolf, Da-Cheng Juan, Frederic Sala, Sujith Ravi and Christopher R\'e
• Abstract要約: 階層的および論理的パターンを同時にキャプチャする,双曲型KG埋め込みモデルのクラスを導入する。 実験の結果, 従来のユークリッド法および双曲型法よりも6.1%の低次元で改善が得られた。 高次元では、WN18RRでは49.6%、YAGO3-10では57.7%の新しい最先端MRRが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.32524961979543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph (KG) embeddings learn low-dimensional representations of entities and relations to predict missing facts. KGs often exhibit hierarchical and logical patterns which must be preserved in the embedding space. For hierarchical data, hyperbolic embedding methods have shown promise for high-fidelity and parsimonious representations. However, existing hyperbolic embedding methods do not account for the rich logical patterns in KGs. In this work, we introduce a class of hyperbolic KG embedding models that simultaneously capture hierarchical and logical patterns. Our approach combines hyperbolic reflections and rotations with attention to model complex relational patterns. Experimental results on standard KG benchmarks show that our method improves over previous Euclidean- and hyperbolic-based efforts by up to 6.1% in mean reciprocal rank (MRR) in low dimensions. Furthermore, we observe that different geometric transformations capture different types of relations while attention-based transformations generalize to multiple relations. In high dimensions, our approach yields new state-of-the-art MRRs of 49.6% on WN18RR and 57.7% on YAGO3-10.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(kg)埋め込みは、欠落した事実を予測するために実体と関係の低次元表現を学ぶ。 KGは階層的かつ論理的なパターンをしばしば示し、埋め込み空間で保存しなければならない。 階層的データでは、双曲埋め込みメソッドは高忠実性と控えめな表現を約束している。 しかし、既存の双曲的埋め込み法はKGの豊かな論理パターンを考慮しない。 本稿では,階層的および論理的パターンを同時に捉えた双曲型kg埋め込みモデルを提案する。 このアプローチは双曲反射と回転を組み合わせ、複雑な関係パターンをモデル化する。 標準KGベンチマークによる実験結果から, 従来のユークリッド法および双曲型法よりも, 低次元の平均相互ランク (MRR) が最大6.1%向上することが示唆された。 さらに,異なる幾何学的変換が異なる関係を捉え,注意に基づく変換が複数の関係に一般化することを観察する。 高次元では、WN18RRでは49.6%、YAGO3-10では57.7%の新しい最先端MRRが得られる。

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