論文の概要: MEKER: Memory Efficient Knowledge Embedding Representation for Link Prediction and Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10629v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 10:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 12:56:31.102666
• Title: MEKER: Memory Efficient Knowledge Embedding Representation for Link Prediction and Question Answering
• Title（参考訳）: meker: リンク予測と質問応答のためのメモリ効率のよい知識埋め込み表現
• Authors: Viktoriia Chekalina, Anton Razzhigaev, Albert Sayapin, and Alexander Panchenko
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)は、事実を象徴的に構造化した記憶装置である。 KG埋め込みには、実世界の暗黙的な情報を必要とするNLPタスクで使用される簡潔なデータが含まれている。 リンク予測タスクとKGに基づく質問応答においてSOTAに比較可能な性能をもたらすメモリ効率のよいKG埋め込みモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.62309538202771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Graphs (KGs) are symbolically structured storages of facts. The KG embedding contains concise data used in NLP tasks requiring implicit information about the real world. Furthermore, the size of KGs that may be useful in actual NLP assignments is enormous, and creating embedding over it has memory cost issues. We represent KG as a 3rd-order binary tensor and move beyond the standard CP decomposition by using a data-specific generalized version of it. The generalization of the standard CP-ALS algorithm allows obtaining optimization gradients without a backpropagation mechanism. It reduces the memory needed in training while providing computational benefits. We propose a MEKER, a memory-efficient KG embedding model, which yields SOTA-comparable performance on link prediction tasks and KG-based Question Answering.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、事実を象徴的に構造化した記憶装置である。 KG埋め込みには、実世界の暗黙的な情報を必要とするNLPタスクで使用される簡潔なデータが含まれている。 さらに、実際のnlp割り当てに有用なkgのサイズは巨大であり、その上に埋め込みを作成するとメモリコストが問題となる。 我々は、kgを3階のバイナリテンソルとして表現し、データ固有の一般化バージョンを用いて標準cp分解を超越する。 標準CP-ALSアルゴリズムの一般化により、バックプロパゲーション機構なしで最適化勾配が得られる。 計算の利点を提供しながら、トレーニングに必要なメモリを減らす。 本研究では,リンク予測タスクと kg ベースの質問応答において sota に比較可能な性能を与えるメモリ効率のよい kg 埋め込みモデル meker を提案する。

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