論文の概要: Knowledge Hypergraph Embedding Meets Relational Algebra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09557v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 18:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 14:16:03.933067
• Title: Knowledge Hypergraph Embedding Meets Relational Algebra
• Title（参考訳）: 知識ハイパーグラフ埋め込みがリレーショナル代数に会う
• Authors: Bahare Fatemi, Perouz Taslakian, David Vazquez, David Poole
• Abstract要約: 本稿では,知識ハイパーグラフのリンク予測を行うReAlEと呼ばれるシンプルな埋め込みモデルを提案する。 理論上、reale は完全表現的であり、原始関係代数演算の大きな部分集合を表現できるという証明と経験的証拠を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.945694569456665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embedding-based methods for reasoning in knowledge hypergraphs learn a representation for each entity and relation. Current methods do not capture the procedural rules underlying the relations in the graph. We propose a simple embedding-based model called ReAlE that performs link prediction in knowledge hypergraphs (generalized knowledge graphs) and can represent high-level abstractions in terms of relational algebra operations. We show theoretically that ReAlE is fully expressive and provide proofs and empirical evidence that it can represent a large subset of the primitive relational algebra operations, namely renaming, projection, set union, selection, and set difference. We also verify experimentally that ReAlE outperforms state-of-the-art models in knowledge hypergraph completion, and in representing each of these primitive relational algebra operations. For the latter experiment, we generate a synthetic knowledge hypergraph, for which we design an algorithm based on the Erdos-R'enyi model for generating random graphs.
• Abstract（参考訳）: 知識ハイパーグラフにおける推論のための埋め込みベース手法は、各エンティティと関係の表現を学ぶ。 現在のメソッドは、グラフ内の関係の基礎となる手続き規則をキャプチャしない。 本稿では,知識ハイパーグラフ(一般化知識グラフ)においてリンク予測を行い,関係代数演算の観点からハイレベルな抽象化を表現できる,realeと呼ばれる単純な埋め込みベースモデルを提案する。 理論上、ReAlEが完全表現的であることを示し、原始的リレーショナル代数演算の大きな部分集合、すなわちリネーム、射影、集合結合、選択、集合差を表現できるという証明と経験的証拠を提供する。 また、reale が知識ハイパーグラフ補完において最先端モデルを上回ることを実験的に検証し、これらの原始関係代数演算のそれぞれを表現する。 後者の実験では,ランダムグラフを生成するためのerdos-r'enyiモデルに基づくアルゴリズムを設計する合成知識ハイパーグラフを生成する。

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