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。

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