Fugu-MT 論文翻訳(概要): DegreEmbed: incorporating entity embedding into logic rule learning for knowledge graph reasoning

論文の概要: DegreEmbed: incorporating entity embedding into logic rule learning for knowledge graph reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09933v2
Date: Mon, 26 Jun 2023 08:37:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-28 01:35:26.171933
Title: DegreEmbed: incorporating entity embedding into logic rule learning for knowledge graph reasoning
Title（参考訳）: DegreEmbed:知識グラフ推論のためのロジックルール学習にエンティティ埋め込みを組み込む
Authors: Haotian Li, Hongri Liu, Yao Wang, Guodong Xin, Yuliang Wei
Abstract要約: 知識グラフのリンク予測は、既存の知識に基づいて推論することで、行方不明の事実を完遂することを目的としたタスクである。組込み学習と論理ルールマイニングを組み合わせたKG上での推論モデルであるDegreEmbedを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.066269573204757
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Knowledge graphs (KGs), as structured representations of real world facts, are intelligent databases incorporating human knowledge that can help machine imitate the way of human problem solving. However, KGs are usually huge and there are inevitably missing facts in KGs, thus undermining applications such as question answering and recommender systems that are based on knowledge graph reasoning. Link prediction for knowledge graphs is the task aiming to complete missing facts by reasoning based on the existing knowledge. Two main streams of research are widely studied: one learns low-dimensional embeddings for entities and relations that can explore latent patterns, and the other gains good interpretability by mining logical rules. Unfortunately, the heterogeneity of modern KGs that involve entities and relations of various types is not well considered in the previous studies. In this paper, we propose DegreEmbed, a model that combines embedding-based learning and logic rule mining for inferring on KGs. Specifically, we study the problem of predicting missing links in heterogeneous KGs from the perspective of the degree of nodes. Experimentally, we demonstrate that our DegreEmbed model outperforms the state-of-the-art methods on real world datasets and the rules mined by our model are of high quality and interpretability.
Abstract（参考訳）: 知識グラフ (KG) は、人間の知識を組み込んだインテリジェントデータベースであり、機械が人間の問題解決のやり方を模倣するのに役立つ。しかしながら、KGsは通常巨大であり、KGsには必然的に欠落する事実があるため、知識グラフ推論に基づく質問応答や推薦システムのような応用を損なう。知識グラフのリンク予測は、既存の知識に基づいて推論することで、行方不明の事実を完遂することを目的としたタスクである。 2つの主要な研究ストリームは広く研究されている: 1つは潜伏パターンを探索できる実体と関係の低次元埋め込みを学習し、もう1つは論理規則をマイニングすることで良好な解釈性を得る。残念なことに、様々な種類の実体や関係を含む現代のkgの多様性は、以前の研究ではよく考慮されていない。本稿では,組込み学習と論理ルールマイニングを組み合わせたKGの推論モデルであるDegreEmbedを提案する。具体的には,ノード数の観点から異種kgにおける欠落リンクの予測問題について検討する。実験により,本モデルが実世界のデータセットにおける最先端の手法を上回っており,そのモデルによって掘り起こされるルールは高品質かつ解釈性が高いことを実証した。

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