Fugu-MT 論文翻訳(概要): Discrete Knowledge Graph Embedding based on Discrete Optimization

論文の概要: Discrete Knowledge Graph Embedding based on Discrete Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04817v1
Date: Wed, 13 Jan 2021 00:23:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-30 08:08:49.235086
Title: Discrete Knowledge Graph Embedding based on Discrete Optimization
Title（参考訳）: 離散最適化に基づく離散知識グラフ埋め込み
Authors: Yunqi Li, Shuyuan Xu, Bo Liu, Zuohui Fu, Shuchang Liu, Xu Chen, Yongfeng Zhang
Abstract要約: DKGEの収束は理論的に保証できる。 DKGEは、多くの連続グラフ埋め込み方法と比較して、計算の複雑さとストレージがはるかに低く、匹敵する精度に達します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.565700784441486
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes a discrete knowledge graph (KG) embedding (DKGE) method, which projects KG entities and relations into the Hamming space based on a computationally tractable discrete optimization algorithm, to solve the formidable storage and computation cost challenges in traditional continuous graph embedding methods. The convergence of DKGE can be guaranteed theoretically. Extensive experiments demonstrate that DKGE achieves superior accuracy than classical hashing functions that map the effective continuous embeddings into discrete codes. Besides, DKGE reaches comparable accuracy with much lower computational complexity and storage compared to many continuous graph embedding methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の連続グラフ埋め込み法において,計算的に抽出可能な離散最適化アルゴリズムに基づいて,KGエンティティと関係をハミング空間に投影する離散知識グラフ埋め込み(DKGE)法を提案する。 DKGEの収束は理論的に保証できる。大規模な実験により、DKGEは、有効な連続埋め込みを離散コードにマッピングする古典的なハッシュ関数よりも優れた精度を達成することが示された。さらに、DKGEは、多くの連続グラフ埋め込み法と比較して計算量や記憶量が少なく、同等の精度に達する。

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