論文の概要: Learning Meta Representations of One-shot Relations for Temporal Knowledge Graph Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10621v2
• Date: Wed, 24 May 2023 17:01:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 03:31:28.127120
• Title: Learning Meta Representations of One-shot Relations for Temporal Knowledge Graph Link Prediction
• Title（参考訳）: 時間的知識グラフリンク予測のためのワンショット関係の学習メタ表現
• Authors: Zifeng Ding, Bailan He, Yunpu Ma, Zhen Han, Volker Tresp
• Abstract要約: 近年,静的知識グラフ(KG)のリレーショナル学習が注目されている。 TKGには豊富な時間情報が含まれており、モデリングには時間的推論技術が必要である。 これは、時間的文脈で少数のショットの関係を学ぶ上で大きな課題となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.36701435886095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot relational learning for static knowledge graphs (KGs) has drawn greater interest in recent years, while few-shot learning for temporal knowledge graphs (TKGs) has hardly been studied. Compared to KGs, TKGs contain rich temporal information, thus requiring temporal reasoning techniques for modeling. This poses a greater challenge in learning few-shot relations in the temporal context. In this paper, we follow the previous work that focuses on few-shot relational learning on static KGs and extend two fundamental TKG reasoning tasks, i.e., interpolated and extrapolated link prediction, to the one-shot setting. We propose four new large-scale benchmark datasets and develop a TKG reasoning model for learning one-shot relations in TKGs. Experimental results show that our model can achieve superior performance on all datasets in both TKG link prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,静的知識グラフ (KGs) のリレーショナル学習が注目されているが,時間的知識グラフ (TKGs) のリレーショナル学習はほとんど研究されていない。 KGと比較して、TKGは豊富な時間情報を含んでいるため、モデリングには時間的推論技術が必要である。 これは、時間的文脈で少数派関係を学ぶ上で大きな課題となる。 本稿では,静的なKGに対する数ショットのリレーショナル学習に着目し,2つの基本的TKG推論タスク(補間および外挿リンク予測)をワンショット設定に拡張する。 4つの大規模ベンチマークデータセットを提案し,TKGのワンショット関係を学習するためのTKG推論モデルを開発した。 実験結果から,両TKGリンク予測タスクにおいて,本モデルが全データセットに対して優れた性能を達成できることが示唆された。

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