論文の概要: A Hierarchical N-Gram Framework for Zero-Shot Link Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10293v1
- Date: Sat, 16 Apr 2022 14:52:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-24 15:29:49.180061
- Title: A Hierarchical N-Gram Framework for Zero-Shot Link Prediction
- Title（参考訳）: ゼロショットリンク予測のための階層的N-Gramフレームワーク
- Authors: Mingchen Li and Junfan Chen and Samuel Mensah and Nikolaos Aletras and
Xiulong Yang and Yang Ye
- Abstract要約: ゼロショットリンク予測(HNZSLP)のための階層的N-Gramフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、まず曲面名に階層的なn-gramグラフを構築し、表面名につながるn-gramの構造構造をモデル化する。
変換器をベースとしたGramTransformerは階層的なn-gramグラフをモデル化してZSLPの関係埋め込みを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.776131952767333
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the incompleteness of knowledge graphs (KGs), zero-shot link
prediction (ZSLP) which aims to predict unobserved relations in KGs has
attracted recent interest from researchers. A common solution is to use textual
features of relations (e.g., surface name or textual descriptions) as auxiliary
information to bridge the gap between seen and unseen relations. Current
approaches learn an embedding for each word token in the text. These methods
lack robustness as they suffer from the out-of-vocabulary (OOV) problem.
Meanwhile, models built on character n-grams have the capability of generating
expressive representations for OOV words. Thus, in this paper, we propose a
Hierarchical N-Gram framework for Zero-Shot Link Prediction (HNZSLP), which
considers the dependencies among character n-grams of the relation surface name
for ZSLP. Our approach works by first constructing a hierarchical n-gram graph
on the surface name to model the organizational structure of n-grams that leads
to the surface name. A GramTransformer, based on the Transformer is then
presented to model the hierarchical n-gram graph to construct the relation
embedding for ZSLP. Experimental results show the proposed HNZSLP achieved
state-of-the-art performance on two ZSLP datasets.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KGs)の不完全性のため、KGsにおける観測されていない関係の予測を目的としたゼロショットリンク予測(ZSLP)が研究者の関心を集めている。
一般的な解決策は、見えている関係と見えない関係の間のギャップを埋める補助情報として、関係のテクスト的特徴(例えば、表層名やテクスト的記述)を使用することである。
現在のアプローチでは、テキスト内の各ワードトークンの埋め込みを学ぶ。
これらの手法は、語彙外問題(OOV)に悩まされるため、堅牢性に欠ける。
一方、文字n-gram上に構築されたモデルには、OOVワードの表現表現を生成する能力がある。
そこで本稿では,zslpにおける関係面名の文字n-gram間の依存関係を考慮した,ゼロショットリンク予測(hnzslp)のための階層型n-gramフレームワークを提案する。
本手法は,まず表層名に階層的n-gramグラフを構築し,表層名につながるn-gramの組織構造をモデル化する。
変換器をベースとしたGramTransformerは階層的なn-gramグラフをモデル化してZSLPの関係埋め込みを構築する。
実験の結果,提案したHNZSLPは2つのZSLPデータセット上で最先端の性能を達成した。
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