論文の概要: Complex Hyperbolic Knowledge Graph Embeddings with Fast Fourier Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03635v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 15:46:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:50:53.341370
• Title: Complex Hyperbolic Knowledge Graph Embeddings with Fast Fourier Transform
• Title（参考訳）: 高速フーリエ変換による複素双曲的知識グラフ埋め込み
• Authors: Huiru Xiao, Xin Liu, Yangqiu Song, Ginny Y. Wong, Simon See
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)埋め込みのための幾何学的空間の選択は、KG完了タスクの性能に大きな影響を与える。 複雑な双曲型幾何学の最近の研究は、様々な階層構造を捉えるための双曲型埋め込みをさらに改善した。 本稿では,マルチリレーショナルKG埋め込みにおける複素双曲幾何学の表現能力を活用することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.205221688430733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The choice of geometric space for knowledge graph (KG) embeddings can have significant effects on the performance of KG completion tasks. The hyperbolic geometry has been shown to capture the hierarchical patterns due to its tree-like metrics, which addressed the limitations of the Euclidean embedding models. Recent explorations of the complex hyperbolic geometry further improved the hyperbolic embeddings for capturing a variety of hierarchical structures. However, the performance of the hyperbolic KG embedding models for non-transitive relations is still unpromising, while the complex hyperbolic embeddings do not deal with multi-relations. This paper aims to utilize the representation capacity of the complex hyperbolic geometry in multi-relational KG embeddings. To apply the geometric transformations which account for different relations and the attention mechanism in the complex hyperbolic space, we propose to use the fast Fourier transform (FFT) as the conversion between the real and complex hyperbolic space. Constructing the attention-based transformations in the complex space is very challenging, while the proposed Fourier transform-based complex hyperbolic approaches provide a simple and effective solution. Experimental results show that our methods outperform the baselines, including the Euclidean and the real hyperbolic embedding models.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)埋め込みのための幾何学的空間の選択は、KG完了タスクの性能に大きな影響を与える。 双曲幾何学はユークリッド埋め込みモデルの限界に対処する木のような計量のために階層的なパターンを捉えることが示されている。 複素双曲幾何学の最近の研究は、様々な階層構造を取り込む双曲埋め込みをさらに改善した。 しかし、非推移関係に対する双曲型kg埋め込みモデルの性能はいまだに期待できないが、複素双曲型埋め込みは多重関係を扱わない。 本稿では,多項kg埋め込みにおける複素双曲幾何学の表現能力を活用することを目的とする。 複素双曲空間における異なる関係と注意機構を考慮した幾何学的変換を適用するために、実空間と複素双曲空間の間の変換として高速フーリエ変換(fft)を用いることを提案する。 複素空間における注意に基づく変換の構成は非常に困難であるが、提案されたフーリエ変換に基づく複素双曲的アプローチは単純で効果的な解を与える。 実験の結果,本手法はユークリッドおよび実双曲埋め込みモデルを含むベースラインよりも優れていた。

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