論文の概要: NagE: Non-Abelian Group Embedding for Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10956v3
• Date: Thu, 3 Sep 2020 14:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 08:40:03.031248
• Title: NagE: Non-Abelian Group Embedding for Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: NagE: 知識グラフのための非アベリアグループ埋め込み
• Authors: Tong Yang, Long Sha, Pengyu Hong
• Abstract要約: 組込みモデルの設計には,グループベースの組込みフレームワークが不可欠であることを示す。 理論分析により,グループ理論に基づく知識グラフ埋め込みフレームワークを提案する。 2つのインスタンス化例に関連付けられた埋め込みモデルを構築するための一般的なレシピを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.545770519120898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrated the existence of a group algebraic structure hidden in relational knowledge embedding problems, which suggests that a group-based embedding framework is essential for designing embedding models. Our theoretical analysis explores merely the intrinsic property of the embedding problem itself hence is model-independent. Motivated by the theoretical analysis, we have proposed a group theory-based knowledge graph embedding framework, in which relations are embedded as group elements, and entities are represented by vectors in group action spaces. We provide a generic recipe to construct embedding models associated with two instantiating examples: SO3E and SU2E, both of which apply a continuous non-Abelian group as the relation embedding. Empirical experiments using these two exampling models have shown state-of-the-art results on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 関係知識埋め込み問題に隠れた群代数構造の存在を実証し, 組込みモデルの設計にグループベース埋め込みフレームワークが不可欠であることを示唆した。 我々の理論的解析は、埋め込み問題自体の本質的な性質のみを探求するため、モデル非依存である。 理論解析に動機づけられ, 関係を群要素として埋め込み, 実体を群作用空間内のベクトルとして表現する, 群理論に基づく知識グラフ埋め込みフレームワークを提案した。 我々は2つのインスタンス化例(SO3EとSU2E)に関連する埋め込みモデルを構築するための一般的なレシピを提供する。 これら2つの試験管モデルを用いた実証実験は、ベンチマークデータセット上で最先端の結果を示している。

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