論文の概要: Why Settle for Just One? Extending EL++ Ontology Embeddings with Many-to-Many Relationships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10555v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 13:23:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 14:35:49.824061
• Title: Why Settle for Just One? Extending EL++ Ontology Embeddings with Many-to-Many Relationships
• Title（参考訳）: なぜ1人だけ 落ち着くんだ? EL++オントロジーを多対多の関係で拡張する
• Authors: Biswesh Mohapatra, Sumit Bhatia, Raghava Mutharaju and G. Srinivasaraghavan
• Abstract要約: 知識グラフ埋め込みは、知識グラフの実体と関係の低次元表現を提供する。 この方向の最近の取り組みは、EL++と呼ばれる記述(記述のための論理論理)への埋め込みの学習である。 我々は、埋め込み表現を学習しながら、多対多の関係を考慮できる、シンプルで効果的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.599882743586164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Graph (KG) embeddings provide a low-dimensional representation of entities and relations of a Knowledge Graph and are used successfully for various applications such as question answering and search, reasoning, inference, and missing link prediction. However, most of the existing KG embeddings only consider the network structure of the graph and ignore the semantics and the characteristics of the underlying ontology that provides crucial information about relationships between entities in the KG. Recent efforts in this direction involve learning embeddings for a Description Logic (logical underpinning for ontologies) named EL++. However, such methods consider all the relations defined in the ontology to be one-to-one which severely limits their performance and applications. We provide a simple and effective solution to overcome this shortcoming that allows such methods to consider many-to-many relationships while learning embedding representations. Experiments conducted using three different EL++ ontologies show substantial performance improvement over five baselines. Our proposed solution also paves the way for learning embedding representations for even more expressive description logics such as SROIQ.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)埋め込みは、知識グラフのエンティティと関係の低次元表現を提供し、質問応答や探索、推論、推論、リンク予測の欠如といった様々なアプリケーションでうまく使われている。 しかし、既存のkg埋め込みのほとんどはグラフのネットワーク構造のみを考慮し、kg内のエンティティ間の関係に関する重要な情報を提供する基礎となるオントロジーのセマンティクスや特性を無視している。 この方向の最近の取り組みは、EL++と呼ばれる記述論理(オントロジーの論理基盤)の埋め込みの学習である。 しかし、このような手法はオントロジーで定義された全ての関係を1対1とみなし、性能と応用を著しく制限する。 我々は,この欠点を克服するために,埋め込み表現を学習しながら多対多の関係を考慮可能な,シンプルで効果的なソリューションを提供する。 3つの異なるel++オントロジーを用いた実験では、5つのベースラインのパフォーマンスが大幅に向上した。 提案手法はsroiqのようなより表現力のある記述論理の埋め込み表現を学習する方法でもある。

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