論文の概要: Box$^2$EL: Concept and Role Box Embeddings for the Description Logic EL++

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11118v3
• Date: Wed, 16 Aug 2023 16:11:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 17:31:36.328532
• Title: Box$^2$EL: Concept and Role Box Embeddings for the Description Logic EL++
• Title（参考訳）: box$^2$el: 記述論理el++のための概念とロールボックス埋め込み
• Authors: Mathias Jackermeier, Jiaoyan Chen, Ian Horrocks
• Abstract要約: Box$2$ELは、概念と役割の両方をハイパーアライメントボックスとして表現する。 理論的にモデルの健全性を証明し、広範囲な実験的評価を示す。 評価の一環として,原子概念と複素概念の両方を含む仮定予測のための新しいベンチマークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.779933562725635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Description logic (DL) ontologies extend knowledge graphs (KGs) with conceptual information and logical background knowledge. In recent years, there has been growing interest in inductive reasoning techniques for such ontologies, which promise to complement classical deductive reasoning algorithms. Similar to KG completion, several existing approaches learn ontology embeddings in a latent space, while additionally ensuring that they faithfully capture the logical semantics of the underlying DL. However, they suffer from several shortcomings, mainly due to a limiting role representation. We propose Box$^2$EL, which represents both concepts and roles as boxes (i.e., axis-aligned hyperrectangles) and demonstrate how it overcomes the limitations of previous methods. We theoretically prove the soundness of our model and conduct an extensive experimental evaluation, achieving state-of-the-art results across a variety of datasets. As part of our evaluation, we introduce a novel benchmark for subsumption prediction involving both atomic and complex concepts.
• Abstract（参考訳）: 記述論理(DL)オントロジーは知識グラフ(KG)を概念情報と論理背景知識で拡張する。 近年,古典的帰納的推論アルゴリズムを補完する存在論に対する帰納的推論手法への関心が高まっている。 KG 補完と同様に、いくつかの既存のアプローチは、潜在空間におけるオントロジーの埋め込みを学習し、基礎となる DL の論理的意味を忠実に捉えることを保証する。 しかし、主に役割表現の制限のため、いくつかの欠点に苦しむ。 ボックスとしての概念と役割を両立するBox$2$EL(軸方向のハイパー矩形)を提案し,従来の手法の限界を克服する方法を実証する。 我々は理論的にモデルの健全性を証明し、様々なデータセットにまたがって最先端の結果を達成し、広範な実験的評価を行う。 評価の一環として,原子概念と複素概念の両方を含む仮定予測のための新しいベンチマークを導入する。

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