論文の概要: SeDyT: A General Framework for Multi-Step Event Forecasting via Sequence
Modeling on Dynamic Entity Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04550v1
- Date: Thu, 9 Sep 2021 20:32:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-13 13:44:06.119594
- Title: SeDyT: A General Framework for Multi-Step Event Forecasting via Sequence
Modeling on Dynamic Entity Embeddings
- Title（参考訳）: SeDyT:動的エンティティ埋め込みのシーケンスモデリングによるマルチステップイベント予測のための汎用フレームワーク
- Authors: Hongkuan Zhou, James Orme-Rogers, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna
- Abstract要約: イベント予測は、時間的知識グラフ推論において重要で困難なタスクである。
本稿では,動的エンティティ埋め込み上でシーケンスモデリングを行う識別フレームワークであるSeDyTを提案する。
時間的グラフニューラルネットワークモデルとシーケンスモデルを組み合わせることで、SeDyTは平均2.4%のMRR改善を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.314274045636102
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Temporal Knowledge Graphs store events in the form of subjects, relations,
objects, and timestamps which are often represented by dynamic heterogeneous
graphs. Event forecasting is a critical and challenging task in Temporal
Knowledge Graph reasoning that predicts the subject or object of an event in
the future. To obtain temporal embeddings multi-step away in the future,
existing methods learn generative models that capture the joint distribution of
the observed events. To reduce the high computation costs, these methods rely
on unrealistic assumptions of independence and approximations in training and
inference. In this work, we propose SeDyT, a discriminative framework that
performs sequence modeling on the dynamic entity embeddings to solve the
multi-step event forecasting problem. SeDyT consists of two components: a
Temporal Graph Neural Network that generates dynamic entity embeddings in the
past and a sequence model that predicts the entity embeddings in the future.
Compared with the generative models, SeDyT does not rely on any heuristic-based
probability model and has low computation complexity in both training and
inference. SeDyT is compatible with most Temporal Graph Neural Networks and
sequence models. We also design an efficient training method that trains the
two components in one gradient descent propagation. We evaluate the performance
of SeDyT on five popular datasets. By combining temporal Graph Neural Network
models and sequence models, SeDyT achieves an average of 2.4% MRR improvement
when not using the validation set and more than 10% MRR improvement when using
the validation set.
- Abstract（参考訳）: 時間的知識グラフ(Temporal Knowledge Graphs)は、イベントを主題、関係、オブジェクト、タイムスタンプの形式で格納する。
イベント予測は、時間的知識グラフの推論において重要で困難なタスクであり、将来のイベントの主題や対象を予測する。
将来,複数段階の時間埋め込みを得るために,観測された事象の連成分布を捉える生成モデルを学習する。
高い計算コストを削減するために、これらの手法は独立性の非現実的な仮定と訓練や推論の近似に依存する。
本研究では,マルチステップイベント予測問題を解くために,動的エンティティ埋め込み上でシーケンスモデリングを行う識別フレームワークであるSeDyTを提案する。
SeDyTは、過去の動的エンティティの埋め込みを生成するテンポラルグラフニューラルネットワークと、将来的なエンティティの埋め込みを予測するシーケンスモデルという2つのコンポーネントで構成されている。
生成モデルと比較して、sedytはヒューリスティックな確率モデルに依存しておらず、トレーニングと推論の両方において計算の複雑さが低い。
SeDyTは、ほとんどの時間グラフニューラルネットワークやシーケンスモデルと互換性がある。
また、2つの成分を1つの勾配降下伝搬で訓練する効率的な訓練法を設計する。
5つの人気データセットにおけるsedytの性能評価を行った。
時間的グラフニューラルネットワークモデルとシーケンスモデルを組み合わせることで、検証セットを使用しない場合の平均2.4%のMRR改善と、検証セットを使用する場合の10%以上のMRR改善を実現している。
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