論文の概要: TeRo: A Time-aware Knowledge Graph Embedding via Temporal Rotation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01029v2
- Date: Sat, 24 Oct 2020 22:42:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 00:13:59.151984
- Title: TeRo: A Time-aware Knowledge Graph Embedding via Temporal Rotation
- Title（参考訳）: tero: 時間軸回転による時間認識知識グラフ埋め込み
- Authors: Chengjin Xu, Mojtaba Nayyeri, Fouad Alkhoury, Hamed Shariat Yazdi,
Jens Lehmann
- Abstract要約: 本稿では,TKG埋め込みの新しいアプローチであるTeRoについて述べる。
提案モデルでは,既存のKG埋め込みモデルとTKG埋め込みモデルの限界を克服する。
4つの異なるTKG実験の結果、TeRoはリンク予測のための既存の最先端モデルよりも大幅に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.138550487430807
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the last few years, there has been a surge of interest in learning
representations of entitiesand relations in knowledge graph (KG). However, the
recent availability of temporal knowledgegraphs (TKGs) that contain time
information for each fact created the need for reasoning overtime in such TKGs.
In this regard, we present a new approach of TKG embedding, TeRo, which defines
the temporal evolution of entity embedding as a rotation from the initial time
to the currenttime in the complex vector space. Specially, for facts involving
time intervals, each relation isrepresented as a pair of dual complex
embeddings to handle the beginning and the end of therelation, respectively. We
show our proposed model overcomes the limitations of the existing KG embedding
models and TKG embedding models and has the ability of learning and
inferringvarious relation patterns over time. Experimental results on four
different TKGs show that TeRo significantly outperforms existing
state-of-the-art models for link prediction. In addition, we analyze the effect
of time granularity on link prediction over TKGs, which as far as we know
hasnot been investigated in previous literature.
- Abstract（参考訳）: 近年,知識グラフ(KG)における実体と関係の表現の学習への関心が高まっている。
しかし,近年の時間情報を含む時間的知識グラフ(TKG)の利用可能化により,このようなTKGの残業理由付けの必要性が高まった。
本稿では,TKG埋め込みの新たなアプローチであるTeRoについて述べる。これは,実体埋め込みの時間的進化を,複素ベクトル空間における初期から現在までの回転として定義するものである。
特に、時間間隔を含む事実について、それぞれの関係は、関係の開始と終了をそれぞれ扱う2つの複素埋め込みのペアとして表現される。
提案手法は,既存のkg埋め込みモデルとtkg埋め込みモデルの限界を克服し,時間とともに学習し,異種関係パターンを推測する能力を有することを示す。
4つの異なるTKG実験の結果、TeRoはリンク予測のための既存の最先端モデルよりも大幅に優れていた。
また,TKGのリンク予測における時間粒度の影響を,これまでの文献では調査されていない。
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