論文の概要: RatE: Relation-Adaptive Translating Embedding for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04863v1
• Date: Sat, 10 Oct 2020 01:30:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 22:28:55.308429
• Title: RatE: Relation-Adaptive Translating Embedding for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: RatE: 知識グラフ補完のための関係適応型翻訳埋め込み
• Authors: Hao Huang, Guodong Long, Tao Shen, Jing Jiang, Chengqi Zhang
• Abstract要約: 複素空間における新たな重み付き積の上に構築された関係適応変換関数を提案する。 次に、関係適応型翻訳埋め込み(RatE)アプローチを示し、各グラフを3倍にスコアする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.64061146389754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many graph embedding approaches have been proposed for knowledge graph completion via link prediction. Among those, translating embedding approaches enjoy the advantages of light-weight structure, high efficiency and great interpretability. Especially when extended to complex vector space, they show the capability in handling various relation patterns including symmetry, antisymmetry, inversion and composition. However, previous translating embedding approaches defined in complex vector space suffer from two main issues: 1) representing and modeling capacities of the model are limited by the translation function with rigorous multiplication of two complex numbers; and 2) embedding ambiguity caused by one-to-many relations is not explicitly alleviated. In this paper, we propose a relation-adaptive translation function built upon a novel weighted product in complex space, where the weights are learnable, relation-specific and independent to embedding size. The translation function only requires eight more scalar parameters each relation, but improves expressive power and alleviates embedding ambiguity problem. Based on the function, we then present our Relation-adaptive translating Embedding (RatE) approach to score each graph triple. Moreover, a novel negative sampling method is proposed to utilize both prior knowledge and self-adversarial learning for effective optimization. Experiments verify RatE achieves state-of-the-art performance on four link prediction benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 多くのグラフ埋め込み手法がリンク予測による知識グラフ補完のために提案されている。 これらのうち、翻訳埋め込みアプローチは軽量な構造、高い効率と高い解釈可能性の利点を享受している。 特に複素ベクトル空間に拡張すると、対称性、反対称性、反転、合成を含む様々な関係パターンを扱う能力を示す。 しかし、複素ベクトル空間で定義された過去の翻訳埋め込みアプローチは2つの主要な問題に悩まされている。 1) 2つの複素数の厳密な乗算を伴う翻訳関数によって,モデルの表現能力とモデル化能力が制限される。 2)一対多関係によるあいまいさの埋め込みは明示的に緩和されない。 本稿では,複素空間における新しい重み付き積に基づく関係適応翻訳関数を提案し,重み付けは学習可能であり,その重み付けは埋め込みサイズに依存しない。 翻訳関数は関係ごとに8つのスカラーパラメータしか必要としないが、表現力を改善し、埋め込みあいまいさの問題を軽減する。 この関数に基づいて、関係適応型翻訳埋め込み(RatE)アプローチを示し、各グラフを3倍にスコアする。 さらに,事前知識と自己学習の両方を効果的に最適化するために,新しいネガティブサンプリング手法を提案する。 RatEは4つのリンク予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。

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