論文の概要: Robust Knowledge Graph Completion with Stacked Convolutions and a Student Re-Ranking Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06555v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 18:01:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 15:54:00.899255
• Title: Robust Knowledge Graph Completion with Stacked Convolutions and a Student Re-Ranking Network
• Title（参考訳）: 重畳畳み込みと学生再ランキングネットワークを用いたロバスト知識グラフ補完
• Authors: Justin Lovelace, Denis Newman-Griffis, Shikhar Vashishth, Jill Fain Lehman, Carolyn Penstein Ros\'e
• Abstract要約: テキストエンティティ表現を利用した深層畳み込みネットワークを構築した。 進化的ネットワークからの知識を学生ネットワークに蒸留し、有望な候補を再度ランク付けする。 この再ランクステージは、パフォーマンスをさらに向上させ、知識グラフの補完のためにエンティティを再ランク付けする効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.952242545832663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Graph (KG) completion research usually focuses on densely connected benchmark datasets that are not representative of real KGs. We curate two KG datasets that include biomedical and encyclopedic knowledge and use an existing commonsense KG dataset to explore KG completion in the more realistic setting where dense connectivity is not guaranteed. We develop a deep convolutional network that utilizes textual entity representations and demonstrate that our model outperforms recent KG completion methods in this challenging setting. We find that our model's performance improvements stem primarily from its robustness to sparsity. We then distill the knowledge from the convolutional network into a student network that re-ranks promising candidate entities. This re-ranking stage leads to further improvements in performance and demonstrates the effectiveness of entity re-ranking for KG completion.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)補完研究は通常、実際のKGを代表していない密結合したベンチマークデータセットに焦点を当てる。 バイオメディカルおよび百科事典の知識を含む2つのKGデータセットをキュレートし、既存のCommonsense KGデータセットを使用して、密接な接続が保証されないより現実的な環境でKG完了を探索する。 我々は,テキスト表現を利用した深い畳み込みネットワークを開発し,本モデルが近年のkg補完手法を上回っていることを示す。 モデルの性能改善は主に、堅牢性から疎性に起因している。 次に、畳み込みネットワークからの知識を、有望な候補エンティティを再ランク付けする学生ネットワークに絞り込む。 この再ランクステージはパフォーマンスをさらに向上させ、KG完了のためのエンティティ再ランクの有効性を示す。

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