論文の概要: ProjB: An Improved Bilinear Biased ProjE model for Knowledge Graph
Completion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02390v1
- Date: Mon, 15 Aug 2022 18:18:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-11 13:19:12.031454
- Title: ProjB: An Improved Bilinear Biased ProjE model for Knowledge Graph
Completion
- Title（参考訳）: ProjB:知識グラフ補完のための改良されたバイリニアバイアス付きProjEモデル
- Authors: Mojtaba Moattari, Sahar Vahdati, Farhana Zulkernine
- Abstract要約: この研究は、計算の複雑さが低く、モデル改善の可能性が高いため、ProjE KGEを改善する。
FB15KやWN18のようなベンチマーク知識グラフ(KG)の実験結果から、提案手法はエンティティ予測タスクにおける最先端モデルよりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5576879053213302
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge Graph Embedding (KGE) methods have gained enormous attention from a
wide range of AI communities including Natural Language Processing (NLP) for
text generation, classification and context induction. Embedding a huge number
of inter-relationships in terms of a small number of dimensions, require proper
modeling in both cognitive and computational aspects. Recently, numerous
objective functions regarding cognitive and computational aspects of natural
languages are developed. Among which are the state-of-the-art methods of
linearity, bilinearity, manifold-preserving kernels, projection-subspace, and
analogical inference. However, the major challenge of such models lies in their
loss functions that associate the dimension of relation embeddings to
corresponding entity dimension. This leads to inaccurate prediction of
corresponding relations among entities when counterparts are estimated wrongly.
ProjE KGE, published by Bordes et al., due to low computational complexity and
high potential for model improvement, is improved in this work regarding all
translative and bilinear interactions while capturing entity nonlinearity.
Experimental results on benchmark Knowledge Graphs (KGs) such as FB15K and WN18
show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art models in
entity prediction task using linear and bilinear methods and other recent
powerful ones. In addition, a parallel processing structure is proposed for the
model in order to improve the scalability on large KGs. The effects of
different adaptive clustering and newly proposed sampling approaches are also
explained which prove to be effective in improving the accuracy of knowledge
graph completion.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み(KGE)手法は、テキスト生成、分類、文脈誘導のための自然言語処理(NLP)を含む幅広いAIコミュニティから大きな注目を集めている。
少数の次元の観点で膨大な数の相互関係を埋め込むには、認知面と計算面の両方において適切なモデリングが必要である。
近年,自然言語の認知・計算的側面に関する多くの目的関数が開発されている。
その中には、線形性、双線型性、多様体保存核、射影部分空間、類推の最先端の方法がある。
しかし、そのようなモデルの最大の課題は、関係埋め込みの次元と対応する実体次元を関連付ける損失関数にある。
これにより、エンティティ間の対応する関係が誤って推定された場合、不正確な予測が行われる。
bordesらによって出版されたproje kgeは、計算複雑性の低さとモデル改善の可能性から、エンティティの非線形性を捉えながら、すべてのトランスレーショナルおよびバイリニア相互作用に関するこの研究において改善されている。
fb15k や wn18 のようなベンチマーク知識グラフ (kgs) を用いた実験の結果,提案手法は線形および双線型法と他の最近の強力な手法を用いて,エンティティ予測タスクにおける最先端モデルよりも優れていることがわかった。
また,大規模kgsのスケーラビリティを向上させるため,並列処理構造が提案されている。
異なる適応クラスタリングと新たに提案するサンプリング手法の効果についても説明し,知識グラフの完成精度の向上に有効であることを示した。
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