論文の概要: NASE: Learning Knowledge Graph Embedding for Link Prediction via Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07723v1
• Date: Tue, 18 Aug 2020 03:34:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 21:32:03.441940
• Title: NASE: Learning Knowledge Graph Embedding for Link Prediction via Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: NASE:ニューラルネットワークによるリンク予測のための知識グラフ埋め込み学習
• Authors: Xiaoyu Kou, Bingfeng Luo, Huang Hu and Yan Zhang
• Abstract要約: リンク予測は、知識グラフ(KG)におけるエンティティ間の欠落した接続を予測するタスクである これまでの研究では、Automated Machine Learning(AutoML)を使用して、データセットに最適なモデルを探していた。 リンク予測タスクのための新しいニューラルネットワーク探索(NAS)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.634626241415916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Link prediction is the task of predicting missing connections between entities in the knowledge graph (KG). While various forms of models are proposed for the link prediction task, most of them are designed based on a few known relation patterns in several well-known datasets. Due to the diversity and complexity nature of the real-world KGs, it is inherently difficult to design a model that fits all datasets well. To address this issue, previous work has tried to use Automated Machine Learning (AutoML) to search for the best model for a given dataset. However, their search space is limited only to bilinear model families. In this paper, we propose a novel Neural Architecture Search (NAS) framework for the link prediction task. First, the embeddings of the input triplet are refined by the Representation Search Module. Then, the prediction score is searched within the Score Function Search Module. This framework entails a more general search space, which enables us to take advantage of several mainstream model families, and thus it can potentially achieve better performance. We relax the search space to be continuous so that the architecture can be optimized efficiently using gradient-based search strategies. Experimental results on several benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our method compared with several state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: リンク予測は、知識グラフ(KG)内のエンティティ間の欠落した接続を予測するタスクである。 リンク予測タスクには様々なモデル形式が提案されているが、そのほとんどは、よく知られたデータセットのいくつかの既知の関係パターンに基づいて設計されている。 実世界のkgsの多様性と複雑さのため、すべてのデータセットに適合するモデルを設計するのは本質的に困難である。 この問題に対処するため、以前の作業では、Automated Machine Learning(AutoML)を使用して、特定のデータセットに最適なモデルを探していた。 しかし、それらの探索空間は双線型モデル族に限られている。 本稿では,リンク予測タスクのための新しいニューラルネットワーク探索(NAS)フレームワークを提案する。 まず、入力三重項の埋め込みは表現探索モジュールによって洗練される。 次に、予測スコアをスコア関数検索モジュール内で検索する。 このフレームワークはより汎用的な検索空間を備えており、いくつかの主流モデルファミリを活用できるため、パフォーマンスが向上する可能性がある。 我々は,グラデーションに基づく検索戦略を用いて,アーキテクチャを効率的に最適化できるように,検索空間を連続的に緩和する。 いくつかのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法の有効性が示された。

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