論文の概要: Role-Aware Modeling for N-ary Relational Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09780v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 06:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:42:26.575600
• Title: Role-Aware Modeling for N-ary Relational Knowledge Bases
• Title（参考訳）: N-aryリレーショナル知識ベースのための役割意識モデリング
• Authors: Yu Liu, Quanming Yao, Yong Li
• Abstract要約: n-aryリレーショナルKBにおける事実に対する役割認識モデリング(RAM)を提案する。 RAMは基底ベクトルを含む潜在空間を探索し、これらのベクトルの線形結合によって役割を表す。 この目的のために、特定の役割や実体によって構成される事実の妥当性を測定するための多線形スコアリング関数を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.40941919126033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: N-ary relational knowledge bases (KBs) represent knowledge with binary and beyond-binary relational facts. Especially, in an n-ary relational fact, the involved entities play different roles, e.g., the ternary relation PlayCharacterIn consists of three roles, ACTOR, CHARACTER and MOVIE. However, existing approaches are often directly extended from binary relational KBs, i.e., knowledge graphs, while missing the important semantic property of role. Therefore, we start from the role level, and propose a Role-Aware Modeling, RAM for short, for facts in n-ary relational KBs. RAM explores a latent space that contains basis vectors, and represents roles by linear combinations of these vectors. This way encourages semantically related roles to have close representations. RAM further introduces a pattern matrix that captures the compatibility between the role and all involved entities. To this end, it presents a multilinear scoring function to measure the plausibility of a fact composed by certain roles and entities. We show that RAM achieves both theoretical full expressiveness and computation efficiency, which also provides an elegant generalization for approaches in binary relational KBs. Experiments demonstrate that RAM outperforms representative baselines on both n-ary and binary relational datasets.
• Abstract（参考訳）: N-aryリレーショナル知識ベース(KB)は、二項的および二項的リレーショナル事実の知識を表す。 特にn-aryリレーショナルな事実では、関与するエンティティは異なる役割を演じる。例えば、三項関係のPlayCharacterInは、ACTOR、CHARACTER、MOVIEの3つの役割からなる。 しかし、既存のアプローチは、しばしばバイナリリレーショナルkb、すなわち知識グラフから直接拡張されるが、ロールの重要な意味的特性は欠落している。 そこで,我々はロールレベルから始めて,n-aryリレーショナルkbsの事実に対するロールアウェアモデリングであるramを提案する。 RAMは基底ベクトルを含む潜在空間を探索し、これらのベクトルの線形結合によって役割を表現する。 この方法では、セマンティックな役割が密接な表現を持つように促される。 ramはさらに、ロールと関連するすべてのエンティティの互換性をキャプチャするパターンマトリックスも導入している。 この目的のために、特定の役割や実体によって構成される事実の妥当性を測定するための多線形スコアリング関数を提供する。 また,RAMは論理的完全表現性と計算効率の両方を実現し,二項関係KBのアプローチをエレガントに一般化することを示した。 実験によると、RAMはn-aryとバイナリのリレーショナルデータセットの両方で代表ベースラインを上回っている。

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