論文の概要: Two-view Graph Neural Networks for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09231v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 22:36:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-20 13:20:40.024257
• Title: Two-view Graph Neural Networks for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 知識グラフ補完のための2視点グラフニューラルネットワーク
• Authors: Vinh Tong and Dai Quoc Nguyen and Dinh Phung and Dat Quoc Nguyen
• Abstract要約: 我々は,エンティティ中心のグラフ構造と関係中心のグラフ構造をキャプチャする,新しいGNNベースの知識グラフ埋め込みモデルWGEを紹介する。 WGEは、知識グラフ補完のための3つの新しい挑戦的なベンチマークデータセットCoDExの最先端のパフォーマンスを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.934907240846197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel GNN-based knowledge graph embedding model, named WGE, to capture entity-focused graph structure and relation-focused graph structure. In particular, given the knowledge graph, WGE builds a single undirected entity-focused graph that views entities as nodes. In addition, WGE also constructs another single undirected graph from relation-focused constraints, which views entities and relations as nodes. WGE then proposes a new architecture of utilizing two vanilla GNNs directly on these two single graphs to better update vector representations of entities and relations, followed by a weighted score function to return the triple scores. Experimental results show that WGE obtains state-of-the-art performances on three new and challenging benchmark datasets CoDEx for knowledge graph completion.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エンティティ中心のグラフ構造と関係中心のグラフ構造をキャプチャする,新しいGNNベースの知識グラフ埋め込みモデルWGEを紹介する。 特に知識グラフを考えると、WGEはエンティティをノードと見なす単一の非指向エンティティ中心のグラフを構築している。 さらに、WGEは関係に焦点を絞った制約から別の単一の非方向グラフを構築し、エンティティと関係をノードとして見る。 次に、WGEは2つのバニラGNNを2つの単一のグラフに直接利用して、エンティティとリレーションのベクトル表現をより良く更新するアーキテクチャを提案し、次いで重み付きスコア関数で3つのスコアを返す。 実験結果から,WGEは知識グラフ補完のための3つの新しい,挑戦的なベンチマークデータセットであるCoDExの最先端性能を得ることができた。

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