論文の概要: Relation-aware Graph Attention Model With Adaptive Self-adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07186v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 16:11:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:09:31.008103
• Title: Relation-aware Graph Attention Model With Adaptive Self-adversarial Training
• Title（参考訳）: 適応型自己適応訓練を用いた関係認識グラフ注意モデル
• Authors: Xiao Qin, Nasrullah Sheikh, Berthold Reinwald, Lingfei Wu
• Abstract要約: 本稿では,不均一なマルチリレーショナルグラフにおける関係予測タスクのエンドツーエンドソリューションについて述べる。 特にパイプライン内の2つのビルディングブロック、すなわちヘテロジニアスグラフ表現学習と負のサンプリングに対処する。 パラメータフリーな負のサンプリング手法であるadaptive self-adversarial (asa) 負のサンプリングを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.240686573485718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper describes an end-to-end solution for the relationship prediction task in heterogeneous, multi-relational graphs. We particularly address two building blocks in the pipeline, namely heterogeneous graph representation learning and negative sampling. Existing message passing-based graph neural networks use edges either for graph traversal and/or selection of message encoding functions. Ignoring the edge semantics could have severe repercussions on the quality of embeddings, especially when dealing with two nodes having multiple relations. Furthermore, the expressivity of the learned representation depends on the quality of negative samples used during training. Although existing hard negative sampling techniques can identify challenging negative relationships for optimization, new techniques are required to control false negatives during training as false negatives could corrupt the learning process. To address these issues, first, we propose RelGNN -- a message passing-based heterogeneous graph attention model. In particular, RelGNN generates the states of different relations and leverages them along with the node states to weigh the messages. RelGNN also adopts a self-attention mechanism to balance the importance of attribute features and topological features for generating the final entity embeddings. Second, we introduce a parameter-free negative sampling technique -- adaptive self-adversarial (ASA) negative sampling. ASA reduces the false-negative rate by leveraging positive relationships to effectively guide the identification of true negative samples. Our experimental evaluation demonstrates that RelGNN optimized by ASA for relationship prediction improves state-of-the-art performance across established benchmarks as well as on a real industrial dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不均一なマルチリレーショナルグラフにおける関係予測タスクのエンドツーエンドソリューションについて述べる。 特にパイプライン内の2つのビルディングブロック、すなわちヘテロジニアスグラフ表現学習と負のサンプリングに対処する。 既存のメッセージパッシングベースのグラフニューラルネットワークは、グラフトラバーサルまたはメッセージエンコーディング関数の選択にエッジを使用する。 エッジセマンティクスを無視することは、特に複数の関係を持つ2つのノードを扱う場合、埋め込みの品質に深刻な影響を与える可能性がある。 さらに, 学習表現の表現性は, 訓練中に用いる負のサンプルの品質に依存する。 既存のハードネガティブサンプリング技術では、最適化のために難しいネガティブな関係を識別できるが、トレーニング中に偽陰性を制御し、偽陰性が学習プロセスを損なう可能性があるため、新たなテクニックが必要となる。 これらの問題に対処するため、まずメッセージパッシングベースの異種グラフアテンションモデルであるRelGNNを提案します。 特に、RelGNNは異なる関係の状態を生成し、ノード状態とともにそれらを活用してメッセージの重み付けを行う。 RelGNNはまた、属性の特徴と最終エンティティの埋め込みを生成するトポロジ的特徴のバランスをとるための自己注意機構も採用している。 次に,パラメータフリーな負サンプリング手法であるadaptive self-adversarial (asa) 負サンプリングを導入する。 ASAは正の関係を利用して偽陰性率を減らし、真の負のサンプルの同定を効果的に導く。 実験により,関係予測のためにASAにより最適化されたRelGNNは,既存のベンチマークや実産業データセット上での最先端性能の向上を実証した。

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