論文の概要: Analogical Inference Enhanced Knowledge Graph Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00982v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 07:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 13:53:35.131476
• Title: Analogical Inference Enhanced Knowledge Graph Embedding
• Title（参考訳）: 類似推論による知識グラフ埋め込み
• Authors: Yao Zhen, Zhang Wen, Chen Mingyang, Huang Yufeng, Yang Yi and Chen Huajun
• Abstract要約: 我々は、アナログ推論機能を備えたKGEモデルを強化するための、新規で汎用的な自己教師型フレームワークAnKGEを提案する。 アナログオブジェクト検索器は、エンティティレベル、リレーレベル、トリプルレベルから適切なアナログオブジェクトを検索する。 AnKGEはリンク予測タスクの競合結果を達成し、アナログ推論をうまく行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3821360049964815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph embedding (KGE), which maps entities and relations in a knowledge graph into continuous vector spaces, has achieved great success in predicting missing links in knowledge graphs. However, knowledge graphs often contain incomplete triples that are difficult to inductively infer by KGEs. To address this challenge, we resort to analogical inference and propose a novel and general self-supervised framework AnKGE to enhance KGE models with analogical inference capability. We propose an analogical object retriever that retrieves appropriate analogical objects from entity-level, relation-level, and triple-level. And in AnKGE, we train an analogy function for each level of analogical inference with the original element embedding from a well-trained KGE model as input, which outputs the analogical object embedding. In order to combine inductive inference capability from the original KGE model and analogical inference capability enhanced by AnKGE, we interpolate the analogy score with the base model score and introduce the adaptive weights in the score function for prediction. Through extensive experiments on FB15k-237 and WN18RR datasets, we show that AnKGE achieves competitive results on link prediction task and well performs analogical inference.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフの実体と関係を連続ベクトル空間にマッピングする知識グラフ埋め込み(KGE)は、知識グラフの欠落するリンクを予測することに成功している。 しかし、知識グラフは、しばしば、帰納的推論が難しい不完全三重項を含む。 この課題に対処するために、アナログ推論を活用し、アナログ推論機能を備えたKGEモデルを強化するために、新規で汎用的な自己組織化フレームワークAnKGEを提案する。 本稿では,エンティティレベル,関係レベル,トリプルレベルから適切な類似オブジェクトを検索する類似オブジェクト検索器を提案する。 そして、AnKGEでは、よく訓練されたKGEモデルから入力として元の要素を埋め込み、アナログオブジェクトの埋め込みを出力するアナログ推論の各レベルの類似関数を訓練する。 従来のKGEモデルからの帰納的推論能力と、AnKGEによって強化されたアナログ推論能力を組み合わせるために、類似点とベースモデルスコアを補間し、予測のためのスコア関数に適応重みを導入する。 FB15k-237とWN18RRデータセットの広範な実験を通して、AnKGEがリンク予測タスクの競合結果を実現し、アナログ推論をうまく実行していることを示す。

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