論文の概要: MetaTKG: Learning Evolutionary Meta-Knowledge for Temporal Knowledge Graph Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00893v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 05:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 15:15:42.776330
• Title: MetaTKG: Learning Evolutionary Meta-Knowledge for Temporal Knowledge Graph Reasoning
• Title（参考訳）: MetaTKG: 時間知識グラフ推論のための進化的メタ知識の学習
• Authors: Yuwei Xia, Mengqi Zhang, Qiang Liu, Shu Wu, Xiao-Yu Zhang
• Abstract要約: 本稿では,TKG推論のための時間的メタラーニングフレームワークMetaTKGを提案する。 具体的には、TKG予測を多くの時間的メタタスクとみなし、設計した時間的メタラーナーを用いて、これらのメタタスクから進化的メタ知識を学習する。 提案手法は,学習したメタ知識によって,将来的なデータに迅速に適応し,ほとんど歴史情報を持たないエンティティに対処するために,バックボーンを指導することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.690981770829282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reasoning over Temporal Knowledge Graphs (TKGs) aims to predict future facts based on given history. One of the key challenges for prediction is to learn the evolution of facts. Most existing works focus on exploring evolutionary information in history to obtain effective temporal embeddings for entities and relations, but they ignore the variation in evolution patterns of facts, which makes them struggle to adapt to future data with different evolution patterns. Moreover, new entities continue to emerge along with the evolution of facts over time. Since existing models highly rely on historical information to learn embeddings for entities, they perform poorly on such entities with little historical information. To tackle these issues, we propose a novel Temporal Meta-learning framework for TKG reasoning, MetaTKG for brevity. Specifically, our method regards TKG prediction as many temporal meta-tasks, and utilizes the designed Temporal Meta-learner to learn evolutionary meta-knowledge from these meta-tasks. The proposed method aims to guide the backbones to learn to adapt quickly to future data and deal with entities with little historical information by the learned meta-knowledge. Specially, in temporal meta-learner, we design a Gating Integration module to adaptively establish temporal correlations between meta-tasks. Extensive experiments on four widely-used datasets and three backbones demonstrate that our method can greatly improve the performance.
• Abstract（参考訳）: 時間的知識グラフ(TKG)に対する推論は、与えられた履歴に基づいて将来の事実を予測することを目的としている。 予測の重要な課題の1つは、事実の進化を学ぶことである。 既存のほとんどの研究は、実体と関係の効果的な時間的埋め込みを得るために、歴史における進化情報の探索に重点を置いているが、事実の進化パターンのバリエーションを無視しているため、異なる進化パターンで将来のデータに適応するのに苦労している。 さらに、新しい実体は時間とともに事実の進化と共に現れ続けている。 既存のモデルは、エンティティの埋め込みを学ぶために歴史情報に大きく依存しているため、歴史情報が少ないようなエンティティではうまく機能しない。 これらの課題に対処するために,TKG推論のための時間的メタラーニングフレームワークMetaTKGを提案する。 具体的には,tkg予測を多くの時間的メタタスクと捉え,設計した時間的メタリーナーを用いてこれらのメタタスクから進化的メタ知識を学習する。 提案手法は,将来のデータに迅速に適応できるようにバックボーンを誘導し,学習したメタ知識による履歴情報が少ないエンティティを扱うことを目的としている。 特に,時間的メタリーナーでは,メタタスク間の時間的相関を適応的に確立するゲーティング統合モジュールを設計する。 広範に使用されている4つのデータセットと3つのバックボーンに関する広範な実験は、この手法が性能を大幅に改善できることを示しています。

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