論文の概要: Double Permutation Equivariance for Knowledge Graph Completion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01313v3
- Date: Fri, 5 May 2023 18:23:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 23:21:07.728838
- Title: Double Permutation Equivariance for Knowledge Graph Completion
- Title（参考訳）: 知識グラフ補完のための二重置換等価性
- Authors: Jianfei Gao, Yangze Zhou, Bruno Ribeiro
- Abstract要約: この研究は、新しいグラフのクラスとしての知識グラフ(KG)の形式化を提供する。
二重置換同変 KG 表現は、KGsの新しい研究方向を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.256175084108204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This work provides a formalization of Knowledge Graphs (KGs) as a new class
of graphs that we denote doubly exchangeable attributed graphs, where node and
pairwise (joint 2-node) representations must be equivariant to permutations of
both node ids and edge (& node) attributes (relations & node features).
Double-permutation equivariant KG representations open a new research direction
in KGs. We show that this equivariance imposes a structural representation of
relations that allows neural networks to perform complex logical reasoning
tasks in KGs. Finally, we introduce a general blueprint for such equivariant
representations and test a simple GNN-based double-permutation equivariant
neural architecture that achieve state-of-the-art Hits@10 test accuracy in the
WN18RR, FB237 and NELL995 inductive KG completion tasks, and can accurately
perform logical reasoning tasks that no existing methods can perform, to the
best of our knowledge.
- Abstract（参考訳）: この研究は知識グラフ(kgs)を、二重交換可能な有理グラフを表す新しいグラフのクラスとして形式化し、ノードとペアワイズ(joint 2-node)表現は、ノードidとエッジ(&node)属性(relation & node feature)の両方の置換に同値でなければならない。
二重置換同変 KG 表現は KG の新しい研究方向を開く。
この等分散は、ニューラルネットワークが複雑な論理推論タスクをkgsで実行できるようにする関係の構造的表現を課す。
最後に,このような等価表現に対する一般的な青写真を導入し,wn18rr,fb237,nell995インダクティブkg完了タスクにおいて最先端のhis@10テスト精度を達成し,既存の手法では実行できない論理的推論タスクを最善の知識に対して正確に実行可能にする,単純なgnnベースの二重置換同変ニューラルネットワークアーキテクチャをテストする。
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