論文の概要: Meta-Learning Based Knowledge Extrapolation for Knowledge Graphs in the
Federated Setting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04692v1
- Date: Tue, 10 May 2022 06:27:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-12 17:18:56.916566
- Title: Meta-Learning Based Knowledge Extrapolation for Knowledge Graphs in the
Federated Setting
- Title(参考訳): メタラーニングに基づくフェデレーション設定における知識グラフの知識外挿
- Authors: Mingyang Chen, Wen Zhang, Zhen Yao, Xiangnan Chen, Mengxiao Ding, Fei
Huang, Huajun Chen
- Abstract要約: 本稿では,新たな知識グラフ(KG)をフェデレートした環境に組み込むための知識補間問題について検討する。
この問題では、既存のKGでトレーニングされたモデルが、未知の実体と関係を持つ新しいKGを組み込む必要がある。
メタラーニング設定では、既存のKG上に一連のタスクをサンプリングし、新興KG上のリンク予測タスクを模倣する。
サンプルタスクに基づいてグラフニューラルネットワークフレームワークをメタトレーニングし,構造情報に基づく未知のコンポーネントの機能の構築と,それらに対する出力埋め込みを実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.85991094675398
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the knowledge extrapolation problem to embed new components (i.e.,
entities and relations) that come with emerging knowledge graphs (KGs) in the
federated setting. In this problem, a model trained on an existing KG needs to
embed an emerging KG with unseen entities and relations. To solve this problem,
we introduce the meta-learning setting, where a set of tasks are sampled on the
existing KG to mimic the link prediction task on the emerging KG. Based on
sampled tasks, we meta-train a graph neural network framework that can
construct features for unseen components based on structural information and
output embeddings for them. Experimental results show that our proposed method
can effectively embed unseen components and outperforms models that consider
inductive settings for KGs and baselines that directly use conventional KG
embedding methods.
- Abstract(参考訳): 本研究では,新たな知識グラフ(kgs)を組み込んだ新しい要素(エンティティとリレーション)をフェデレーション環境で組み込むための知識外挿問題について検討する。
この問題では、既存のKGでトレーニングされたモデルが、未知の実体と関係を持つ新しいKGを組み込む必要がある。
そこで本研究では,既存のKG上で一連のタスクをサンプル化し,新たなKG上でのリンク予測タスクを模倣するメタラーニング設定を提案する。
サンプルタスクに基づいてグラフニューラルネットワークフレームワークをメタトレーニングし,構造情報に基づく未知のコンポーネントの機能の構築と,それらに対する出力埋め込みを実現する。
実験の結果,本手法は従来のkg埋め込み法を直接使用するkgsおよびベースラインのインダクティブ設定を考慮した非センシングコンポーネントを効果的に組み込むことができることがわかった。
関連論文リスト
- Few-Shot Inductive Learning on Temporal Knowledge Graphs using
Concept-Aware Information [31.10140298420744]
時間的知識グラフ(TKG)のための数発のアウト・オブ・グラフ(OOG)リンク予測タスクを提案する。
メタラーニングフレームワークを用いて、未知のエンティティに関するリンクから、欠落したエンティティを予測する。
我々のモデルは3つのデータセットすべてにおいて優れた性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T14:23:07Z) - Disconnected Emerging Knowledge Graph Oriented Inductive Link Prediction [0.0]
我々はDECG-ILP(Disconnect Emerging Knowledge Graph Oriented Inductive Link Prediction)という新しいモデルを提案する。
CLRMは、元のKGとDECG間で共有されるグローバルな関係に基づく意味的特徴を抽出するために開発された。
モジュールGSMは、各リンク周辺の局所部分グラフトポロジ情報をKGで抽出するために提案される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-03T10:58:24Z) - KGxBoard: Explainable and Interactive Leaderboard for Evaluation of
Knowledge Graph Completion Models [76.01814380927507]
KGxBoardは、データの意味のあるサブセットを詳細に評価するためのインタラクティブなフレームワークである。
実験では,KGxBoardを用いることで,標準平均シングルスコアメトリクスでは検出が不可能であったことを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-23T15:11:45Z) - BertNet: Harvesting Knowledge Graphs with Arbitrary Relations from
Pretrained Language Models [65.51390418485207]
本稿では,事前学習したLMから任意の関係を持つ大規模KGを抽出する手法を提案する。
関係定義の最小限の入力により、アプローチは膨大な実体対空間を効率的に探索し、多様な正確な知識を抽出する。
我々は、異なるLMから400以上の新しい関係を持つKGを収穫するためのアプローチを展開している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-28T19:46:29Z) - Standing on the Shoulders of Predecessors: Meta-Knowledge Transfer for
Knowledge Graphs [8.815143812846392]
このような知識をメタ知識と呼び、構築された(ソース)KGから新しい(ターゲット)KGへメタ知識を転送する問題を参照する。
MorsEは知識グラフ埋め込みを通じてメタ知識を表現し、メタ学習によってメタ知識を学ぶ。
MorsEはKG間のメタ知識を効果的に学習し、伝達することができ、既存の最先端モデルより優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T04:57:16Z) - DSKReG: Differentiable Sampling on Knowledge Graph for Recommendation
with Relational GNN [59.160401038969795]
我々は,GNN(DSKReG)を用いた推薦のための知識グラフの識別可能なサンプリングを提案する。
そこで本研究では,モデル学習手順と組み合わせて,関連する項目の選択を最適化する,識別可能なサンプリング戦略を考案する。
実験の結果,我々のモデルは最先端のKGベースのレコメンデータシステムよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-26T16:19:59Z) - Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for
Recommendation [93.08709357435991]
知識グラフ(KG)は、推薦システムにおいてますます重要な役割を果たす。
既存のGNNベースのモデルは、きめ細かいインテントレベルでのユーザ項目関係の特定に失敗します。
本稿では,新しいモデルである知識グラフベースインテントネットワーク(kgin)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-14T03:21:36Z) - PPKE: Knowledge Representation Learning by Path-based Pre-training [43.41597219004598]
PPKEと呼ばれる知識埋め込み学習のためのパスベース事前学習モデルを提案する。
本モデルはリンク予測と関係予測タスクのためのいくつかのベンチマークデータセットで最新の結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T10:29:30Z) - Relational Learning Analysis of Social Politics using Knowledge Graph
Embedding [11.978556412301975]
本稿では,新しい信頼性ドメインベースのKG埋め込みフレームワークを提案する。
ヘテロジニアスリソースから得られたデータの融合を、ドメインによって表現された正式なKG表現にキャプチャする。
このフレームワークは、データ品質と信頼性を保証するための信頼性モジュールも具体化している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T14:10:28Z) - Generative Adversarial Zero-Shot Relational Learning for Knowledge
Graphs [96.73259297063619]
我々は、この厄介なキュレーションを解放するために、新しい定式化、ゼロショット学習を考える。
新たに追加された関係について,テキスト記述から意味的特徴を学習しようと試みる。
我々は,GAN(Generative Adrial Networks)を活用し,テキストと知識グラフ領域の接続を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-08T01:19:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。