論文の概要: Context-Enhanced Entity and Relation Embedding for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07011v1
• Date: Sun, 13 Dec 2020 09:20:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 12:50:52.707761
• Title: Context-Enhanced Entity and Relation Embedding for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 知識グラフ補完のためのコンテキスト強化エンティティと関係埋め込み
• Authors: Ziyue Qiao, Zhiyuan Ning, Yi Du, Yuanchun Zhou
• Abstract要約: マルチホップにおけるエンティティコンテキストと関係コンテキストの効率的な集約を行うモデルAggrEを提案する。 実験の結果、AggrEは既存のモデルと競合していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.580765958706854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most researches for knowledge graph completion learn representations of entities and relations to predict missing links in incomplete knowledge graphs. However, these methods fail to take full advantage of both the contextual information of entity and relation. Here, we extract contexts of entities and relations from the triplets which they compose. We propose a model named AggrE, which conducts efficient aggregations respectively on entity context and relation context in multi-hops, and learns context-enhanced entity and relation embeddings for knowledge graph completion. The experiment results show that AggrE is competitive to existing models.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ完成のためのほとんどの研究は、不完全知識グラフの欠落リンクを予測するために実体と関係の表現を学ぶ。 しかし、これらの手法は、エンティティと関係のコンテキスト情報の両方を十分に活用できない。 ここでは、構成する三つ子から実体と関係の文脈を抽出する。 本稿では,マルチホップにおけるエンティティコンテキストと関係コンテキストをそれぞれ効率的に集約するAggrEというモデルを提案し,知識グラフ補完のためのコンテキスト強化エンティティと関係埋め込みを学習する。 実験の結果、AggrEは既存のモデルと競合していることがわかった。

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