論文の概要: Entity Type Prediction Leveraging Graph Walks and Entity Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14094v1
- Date: Thu, 28 Jul 2022 13:56:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-29 11:58:21.077586
- Title: Entity Type Prediction Leveraging Graph Walks and Entity Descriptions
- Title（参考訳）: グラフウォークとエンティティ記述を活用するエンティティタイプ予測
- Authors: Russa Biswas, Jan Portisch, Heiko Paulheim, Harald Sack, Mehwish Alam
- Abstract要約: textitGRANDは、RDF2vecの異なるグラフウォーク戦略とテキストエンティティ記述を利用したエンティティ型付けの新しいアプローチである。
提案手法は,細粒度クラスと粗粒度クラスの両方において,KGにおけるエンティティ型付けのためのベンチマークデータセットDBpediaとFIGERのベースラインアプローチよりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.147346416230273
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The entity type information in Knowledge Graphs (KGs) such as DBpedia,
Freebase, etc. is often incomplete due to automated generation or human
curation. Entity typing is the task of assigning or inferring the semantic type
of an entity in a KG. This paper presents \textit{GRAND}, a novel approach for
entity typing leveraging different graph walk strategies in RDF2vec together
with textual entity descriptions. RDF2vec first generates graph walks and then
uses a language model to obtain embeddings for each node in the graph. This
study shows that the walk generation strategy and the embedding model have a
significant effect on the performance of the entity typing task. The proposed
approach outperforms the baseline approaches on the benchmark datasets DBpedia
and FIGER for entity typing in KGs for both fine-grained and coarse-grained
classes. The results show that the combination of order-aware RDF2vec variants
together with the contextual embeddings of the textual entity descriptions
achieve the best results.
- Abstract（参考訳）: DBpediaやFreebaseなどの知識グラフ(KG)のエンティティタイプ情報は、自動生成や人為的なキュレーションによって不完全であることが多い。
エンティティ型付け(entity typing)は、kg内のエンティティの意味型を割り当てたり推論したりするタスクである。
本稿では、RDF2vecの異なるグラフウォーク戦略とテキストエンティティ記述を利用したエンティティ型付けの新しいアプローチである、textit{GRAND}を提案する。
RDF2vecはまずグラフウォークを生成し、次に言語モデルを使用してグラフの各ノードへの埋め込みを取得する。
本研究は,ウォーク生成戦略と埋め込みモデルがエンティティ型付けタスクの性能に有意な影響を与えていることを示す。
提案手法は,細粒度クラスと粗粒度クラスの両方において,KGにおけるエンティティ型付けのためのベンチマークデータセットDBpediaとFIGERのベースラインアプローチよりも優れている。
その結果,順序認識型RDF2vec変種とテキストエンティティ記述の文脈埋め込みを組み合わせることで,最良の結果が得られることがわかった。
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