論文の概要: Knowledge Graph Embedding using Graph Convolutional Networks with Relation-Aware Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07200v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 17:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:09:09.524955
• Title: Knowledge Graph Embedding using Graph Convolutional Networks with Relation-Aware Attention
• Title（参考訳）: 関係を意識したグラフ畳み込みネットワークを用いた知識グラフ埋め込み
• Authors: Nasrullah Sheikh, Xiao Qin, Berthold Reinwald, Christoph Miksovic, Thomas Gschwind, Paolo Scotton
• Abstract要約: 知識グラフ埋め込み法は、実体と関係の埋め込みを低次元空間で学習する。 さまざまな種類の情報を用いて実体と関係の特徴を学習する様々なグラフ畳み込みネットワーク手法が提案されている。 本稿では,関係情報を利用して隣接ノードの重み付けを計算し,エンティティと関係の埋め込みを学習する関係認識グラフ注意モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.803929794912623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Knowledge graph embedding methods learn embeddings of entities and relations in a low dimensional space which can be used for various downstream machine learning tasks such as link prediction and entity matching. Various graph convolutional network methods have been proposed which use different types of information to learn the features of entities and relations. However, these methods assign the same weight (importance) to the neighbors when aggregating the information, ignoring the role of different relations with the neighboring entities. To this end, we propose a relation-aware graph attention model that leverages relation information to compute different weights to the neighboring nodes for learning embeddings of entities and relations. We evaluate our proposed approach on link prediction and entity matching tasks. Our experimental results on link prediction on three datasets (one proprietary and two public) and results on unsupervised entity matching on one proprietary dataset demonstrate the effectiveness of the relation-aware attention.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み手法は、リンク予測やエンティティマッチングなど、下流のさまざまな機械学習タスクに使用できる低次元空間におけるエンティティとリレーションの埋め込みを学習する。 さまざまな種類の情報を用いて実体と関係の特徴を学習する様々なグラフ畳み込みネットワーク手法が提案されている。 しかし、これらの手法は、情報を集約する際に隣人に対して同じ重み(類似性)を割り当て、隣人との関係の異なる役割を無視する。 そこで本研究では,関係情報を利用して隣接ノードの重みを計算し,エンティティと関係の埋め込みを学習する関係認識グラフ注意モデルを提案する。 リンク予測とエンティティマッチングタスクに対する提案手法の評価を行った。 3つのデータセット(1つのプロプライエタリと2つのパブリック)のリンク予測に関する実験結果と、1つのプロプライエタリデータセットに一致する監視されていないエンティティの結果は、関係認識の注意の有効性を示しています。

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