論文の概要: Learning to Borrow -- Relation Representation for Without-Mention Entity-Pairs for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13097v1
• Date: Wed, 27 Apr 2022 17:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-28 14:03:59.892535
• Title: Learning to Borrow -- Relation Representation for Without-Mention Entity-Pairs for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 借用学習 -- 知識グラフ補完のための無補間エンティティペアのための関係表現
• Authors: Huda Hakami, Mona Hakami, Angrosh Mandya and Danushka Bollegala
• Abstract要約: SuperBorrowは、事前学習されたエンティティ埋め込みとコンテキスト化されたLPP表現を使用して、無意味なエンティティペアを表現するために、LCPの適合性を評価することを学ぶ。 実験の結果、SuperBorrowは複数の広く使われている知識グラフ埋め込み(KGE)手法のリンク予測性能を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.863310680060733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior work on integrating text corpora with knowledge graphs (KGs) to improve Knowledge Graph Embedding (KGE) have obtained good performance for entities that co-occur in sentences in text corpora. Such sentences (textual mentions of entity-pairs) are represented as Lexicalised Dependency Paths (LDPs) between two entities. However, it is not possible to represent relations between entities that do not co-occur in a single sentence using LDPs. In this paper, we propose and evaluate several methods to address this problem, where we borrow LDPs from the entity pairs that co-occur in sentences in the corpus (i.e. with mention entity pairs) to represent entity pairs that do not co-occur in any sentence in the corpus (i.e. without mention entity pairs). We propose a supervised borrowing method, SuperBorrow, that learns to score the suitability of an LDP to represent a without-mention entity pair using pre-trained entity embeddings and contextualised LDP representations. Experimental results show that SuperBorrow improves the link prediction performance of multiple widely-used prior KGE methods such as TransE, DistMult, ComplEx and RotatE.
• Abstract（参考訳）: テキストコーパスを知識グラフ(KG)と統合して知識グラフ埋め込み(KGE)を改善する作業は,テキストコーパス内の文に共起するエンティティに対して,優れたパフォーマンスを得ることができた。 このような文(エンティティペアのテキスト参照)は、2つのエンティティ間でLexicalized Dependency Paths(LDP)として表現される。 しかし、LPPを用いて単一の文で共起しないエンティティ間の関係を表現することは不可能である。 本稿では、コーパス中の文(つまり、エンティティペア)に共起するエンティティペア(つまり、エンティティペア)からldpsを借用して、コーパス内の任意の文に共起しないエンティティペア(つまり、エンティティペアに言及せずに)を表現する手法を提案する。 本稿では,事前学習されたエンティティ埋め込みと文脈化されたldp表現を用いて,ldpの適合性を評価するための教師付き借用方法であるsuperborrowを提案する。 実験の結果, SuperBorrow は TransE, DistMult, ComplEx, RotatE など, 広く使われている複数の KGE 手法のリンク予測性能を改善した。

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