論文の概要: Towards Robust Knowledge Graph Embedding via Multi-task Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06103v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 08:51:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 13:33:35.735440
• Title: Towards Robust Knowledge Graph Embedding via Multi-task Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク強化学習によるロバスト知識グラフ埋め込みに向けて
• Authors: Zhao Zhang, Fuzhen Zhuang, Hengshu Zhu, Chao Li, Hui Xiong, Qing He and Yongjun Xu
• Abstract要約: 既存の知識グラフ埋め込み法の多くは、KGの3つの事実はすべて正しいと仮定する。 これはKGの低品質かつ信頼性の低い表現につながる。 本稿では,ノイズの多いデータ問題を大幅に軽減できる汎用マルチタスク強化学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.38215560989223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, Knowledge graphs (KGs) have been playing a pivotal role in AI-related applications. Despite the large sizes, existing KGs are far from complete and comprehensive. In order to continuously enrich KGs, automatic knowledge construction and update mechanisms are usually utilized, which inevitably bring in plenty of noise. However, most existing knowledge graph embedding (KGE) methods assume that all the triple facts in KGs are correct, and project both entities and relations into a low-dimensional space without considering noise and knowledge conflicts. This will lead to low-quality and unreliable representations of KGs. To this end, in this paper, we propose a general multi-task reinforcement learning framework, which can greatly alleviate the noisy data problem. In our framework, we exploit reinforcement learning for choosing high-quality knowledge triples while filtering out the noisy ones. Also, in order to take full advantage of the correlations among semantically similar relations, the triple selection processes of similar relations are trained in a collective way with multi-task learning. Moreover, we extend popular KGE models TransE, DistMult, ConvE and RotatE with the proposed framework. Finally, the experimental validation shows that our approach is able to enhance existing KGE models and can provide more robust representations of KGs in noisy scenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年、知識グラフ(KG)はAI関連のアプリケーションにおいて重要な役割を演じている。 大きなサイズにもかかわらず、既存のKGは完全で包括的ではない。 KGを継続的に強化するためには、自動知識構築と更新機構が通常利用され、必然的に多くのノイズをもたらす。 しかし、既存の知識グラフ埋め込み(KGE)法の多くは、KGの3つの事実はすべて正しいと仮定し、ノイズや知識の矛盾を考慮せずに実体と関係を低次元空間に投影する。 これはKGの低品質かつ信頼性の低い表現につながる。 そこで本稿では,ノイズの多いデータ問題を大幅に軽減できる汎用マルチタスク強化学習フレームワークを提案する。 提案手法では,高質な知識トリプルの選択に強化学習を活用し,ノイズの多い知識をフィルタリングする。 また、意味論的に類似した関係間の相関を最大限に活用するために、類似関係の3重選択過程をマルチタスク学習の集合的な方法で訓練する。 さらに,提案フレームワークにより,一般的なKGEモデルであるTransE,DistMult,ConvE,RotatEを拡張した。 最後に,本手法が既存のKGEモデルを拡張し,ノイズのあるシナリオでKGのより堅牢な表現を提供できることを示す。

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