論文の概要: Continual Learning of Knowledge Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05850v1
• Date: Thu, 14 Jan 2021 19:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 00:45:15.702706
• Title: Continual Learning of Knowledge Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みの継続的な学習
• Authors: Angel Daruna, Mehul Gupta, Mohan Sridharan, and Sonia Chernova
• Abstract要約: 近年,ロボット工学応用における意味知識の表現と推論に分散(神経)表現を用いた手法が復活している。 私たちの仕事は、これらの表現の静的仮定を緩め、インクリメンタルな知識グラフ埋め込み問題に取り組みます。 セマンティクス駆動ロボットアプリケーションと適切な連続的知識グラフ埋め込み法を適合させるためのトレードオフに関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.686595033265558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, there has been a resurgence in methods that use distributed (neural) representations to represent and reason about semantic knowledge for robotics applications. However, while robots often observe previously unknown concepts, these representations typically assume that all concepts are known a priori, and incorporating new information requires all concepts to be learned afresh. Our work relaxes the static assumptions of these representations to tackle the incremental knowledge graph embedding problem by leveraging principles of a range of continual learning methods. Through an experimental evaluation with several knowledge graphs and embedding representations, we provide insights about trade-offs for practitioners to match a semantics-driven robotics application to a suitable continual knowledge graph embedding method.
• Abstract（参考訳）: 近年,ロボット工学応用における意味知識の表現と推論に分散(神経)表現を用いた手法が復活している。 しかし、ロボットはしばしば以前には知られていなかった概念を観察するが、これらの表現は通常、全ての概念は優先順位として知られており、新しい情報を組み込むには全ての概念を学ぶ必要があると仮定する。 我々の研究は、これらの表現の静的仮定を緩和し、一連の連続学習手法の原理を活用することで、漸進的な知識グラフの埋め込み問題に取り組む。 いくつかの知識グラフと埋め込み表現を用いた実験的な評価を通じて、セマンティクス駆動型ロボット工学を適切な知識グラフ埋め込み法に適合させる実践者のトレードオフに関する洞察を提供する。

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