論文の概要: Generalized Relation Learning with Semantic Correlation Awareness for
Link Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11957v2
- Date: Sun, 18 Apr 2021 08:57:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-26 22:40:49.400822
- Title: Generalized Relation Learning with Semantic Correlation Awareness for
Link Prediction
- Title(参考訳): リンク予測のための意味相関認識を用いた一般化関係学習
- Authors: Yao Zhang, Xu Zhang, Jun Wang, Hongru Liang, Wenqiang Lei, Zhe Sun,
Adam Jatowt, Zhenglu Yang
- Abstract要約: 本稿では,上記の2つの問題に対処する汎用関係学習フレームワークを提案する。
grlを用いた訓練により、ベクトル空間における意味的類似関係の密接性と類似関係の識別性が向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.23338194883254
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Developing link prediction models to automatically complete knowledge graphs
has recently been the focus of significant research interest. The current
methods for the link prediction taskhavetwonaturalproblems:1)the relation
distributions in KGs are usually unbalanced, and 2) there are many unseen
relations that occur in practical situations. These two problems limit the
training effectiveness and practical applications of the existing link
prediction models. We advocate a holistic understanding of KGs and we propose
in this work a unified Generalized Relation Learning framework GRL to address
the above two problems, which can be plugged into existing link prediction
models. GRL conducts a generalized relation learning, which is aware of
semantic correlations between relations that serve as a bridge to connect
semantically similar relations. After training with GRL, the closeness of
semantically similar relations in vector space and the discrimination of
dissimilar relations are improved. We perform comprehensive experiments on six
benchmarks to demonstrate the superior capability of GRL in the link prediction
task. In particular, GRL is found to enhance the existing link prediction
models making them insensitive to unbalanced relation distributions and capable
of learning unseen relations.
- Abstract(参考訳): 近年,知識グラフの自動完備化のためのリンク予測モデルの開発が注目されている。
リンク予測タスクハブツーナチュラルプロブレムの現在の方法:1) KGsにおける関係分布は、通常不均衡であり、2)実際的な状況で発生する多くの未知の関係が存在する。
これらの2つの問題は、既存のリンク予測モデルのトレーニング効果と実用的な応用を制限する。
我々は、KGの全体的理解を提唱し、既存のリンク予測モデルにプラグイン可能な、上記の2つの問題に対処する統合一般化関係学習フレームワークGRLを提案する。
GRLは、意味的に類似した関係を接続するブリッジとして機能する関係間の意味的相関を意識した一般化された関係学習を行う。
grlを用いた訓練により、ベクトル空間における意味的類似関係の密接性と類似関係の識別性が向上する。
リンク予測タスクにおけるGRLの優れた性能を示すため、6つのベンチマークで包括的な実験を行った。
特に、GRLは既存のリンク予測モデルを強化し、不均衡な関係分布に敏感になり、未知の関係を学習することができる。
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