論文の概要: Adaptive Attentional Network for Few-Shot Knowledge Graph Completion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09638v1
- Date: Mon, 19 Oct 2020 16:27:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 21:48:52.103423
- Title: Adaptive Attentional Network for Few-Shot Knowledge Graph Completion
- Title（参考訳）: ナレッジグラフ補完のための適応型注意ネットワーク
- Authors: Jiawei Sheng, Shu Guo, Zhenyu Chen, Juwei Yue, Lihong Wang, Tingwen
Liu and Hongbo Xu
- Abstract要約: Few-shot Knowledge Graph (KG) の完成は、現在の研究の焦点であり、各タスクは、数少ない参照エンティティペアを考えると、関係の見えない事実をクエリすることを目的としている。
最近の試みでは、エンティティと参照の静的表現を学習し、それらの動的特性を無視してこの問題を解決している。
本研究は,適応実体と参照表現を学習することにより,数ショットのKG補完のための適応的注意ネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.722373937828117
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Few-shot Knowledge Graph (KG) completion is a focus of current research,
where each task aims at querying unseen facts of a relation given its few-shot
reference entity pairs. Recent attempts solve this problem by learning static
representations of entities and references, ignoring their dynamic properties,
i.e., entities may exhibit diverse roles within task relations, and references
may make different contributions to queries. This work proposes an adaptive
attentional network for few-shot KG completion by learning adaptive entity and
reference representations. Specifically, entities are modeled by an adaptive
neighbor encoder to discern their task-oriented roles, while references are
modeled by an adaptive query-aware aggregator to differentiate their
contributions. Through the attention mechanism, both entities and references
can capture their fine-grained semantic meanings, and thus render more
expressive representations. This will be more predictive for knowledge
acquisition in the few-shot scenario. Evaluation in link prediction on two
public datasets shows that our approach achieves new state-of-the-art results
with different few-shot sizes.
- Abstract（参考訳）: Few-shot Knowledge Graph (KG) の完成は、現在の研究の焦点であり、各タスクは、数少ない参照エンティティペアを考えると、関係の見えない事実をクエリすることを目的としている。
最近の試みでは、エンティティと参照の静的表現を学習し、それらの動的特性を無視して、例えば、エンティティはタスク関係において様々な役割を果たし、参照はクエリに異なる貢献をする。
本研究は,適応実体と参照表現を学習することにより,数ショットKG補完のための適応的注意ネットワークを提案する。
具体的には、エンティティはタスク指向の役割を識別するためにアダプティブ隣人エンコーダによってモデル化され、参照はアダプティブクエリ対応アグリゲータによってモデル化され、コントリビューションを区別する。
注意機構を通じて、エンティティと参照の両方が細粒度の意味を捉え、より表現力のある表現を表現できる。
これは、最小限のシナリオで知識獲得をより予測するものだ。
2つの公開データセットにおけるリンク予測の評価により,提案手法は,新たな最先端の成果を少ないサイズで達成できることが示されている。
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