Fugu-MT 論文翻訳(概要): M\"{o}biusE: Knowledge Graph Embedding on M\"{o}bius Ring

論文の概要: M\"{o}biusE: Knowledge Graph Embedding on M\"{o}bius Ring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02352v1
Date: Thu, 7 Jan 2021 03:35:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-10 13:50:58.182210
Title: M\"{o}biusE: Knowledge Graph Embedding on M\"{o}bius Ring
Title（参考訳）: M\"{o}biusE:M\"{o}bius Ring上での知識グラフ埋め込み
Authors: Yao Chen, Jiangang Liu, Zhe Zhang, Shiping Wen, Wenjun Xiong
Abstract要約: そこで本研究では,M"obiusE"と呼ばれる,M"obius ringの表面に実体と関係が埋め込まれた新しい知識グラフ埋め込み(KGE)戦略を提案する。我々の実験では、M"obiusEはTorusEや他の古典的な埋め込み戦略をいくつかの重要な指標で上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.51401017892482
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we propose a novel Knowledge Graph Embedding (KGE) strategy, called M\"{o}biusE, in which the entities and relations are embedded to the surface of a M\"{o}bius ring. The proposition of such a strategy is inspired by the classic TorusE, in which the addition of two arbitrary elements is subject to a modulus operation. In this sense, TorusE naturally guarantees the critical boundedness of embedding vectors in KGE. However, the nonlinear property of addition operation on Torus ring is uniquely derived by the modulus operation, which in some extent restricts the expressiveness of TorusE. As a further generalization of TorusE, M\"{o}biusE also uses modulus operation to preserve the closeness of addition operation on it, but the coordinates on M\"{o}bius ring interacts with each other in the following way: {\em \color{red} any vector on the surface of a M\"{o}bius ring moves along its parametric trace will goes to the right opposite direction after a cycle}. Hence, M\"{o}biusE assumes much more nonlinear representativeness than that of TorusE, and in turn it generates much more precise embedding results. In our experiments, M\"{o}biusE outperforms TorusE and other classic embedding strategies in several key indicators.
Abstract（参考訳）: 本研究では、m\"{o}biuse と呼ばれる、m\"{o}bius 環の表面にエンティティと関係が埋め込まれる新しい知識グラフ埋め込み(kge)戦略を提案する。そのような戦略の提案は古典的なトーラスEに触発され、2つの任意の要素の追加はモジュラー演算の対象となる。この意味で、トーラスE は KGE に埋め込みベクトルの臨界有界性を自然に保証する。しかしながら、トーラス環上の加算演算の非線形性は、トーラスの表現性をある程度制限する弾性演算によって一意に導かれる。トーラスのさらなる一般化として、m\"{o}biuse は加法演算の近接性を保つためにモジュラス演算を用いるが、m\"{o}bius 環上の座標は次の方法で相互作用する: {\em \color{red} m\"{o}bius 環の表面上の任意のベクトルは、そのパラメトリックなトレースに沿って移動し、サイクルの後に右反対方向に移動する。したがって、M\"{o}biusE は TorusE よりもはるかに非線形な代表性を仮定し、結果としてより正確な埋め込み結果を生成する。我々の実験では、M\ "{o}biusE" は TorusE や他の古典的な埋め込み戦略をいくつかの重要な指標で上回っている。

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