Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Representations of Bi-level Knowledge Graphs for Reasoning beyond Link Prediction

論文の概要: Learning Representations of Bi-level Knowledge Graphs for Reasoning beyond Link Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02601v4
Date: Mon, 23 Oct 2023 10:51:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-25 13:46:34.346550
Title: Learning Representations of Bi-level Knowledge Graphs for Reasoning beyond Link Prediction
Title（参考訳）: リンク予測を超えた推論のための2レベル知識グラフの学習表現
Authors: Chanyoung Chung and Joyce Jiyoung Whang
Abstract要約: 知識グラフは三つ子を使った既知の事実を表す。 BiVEは三つ子の構造を考慮して埋め込みを学ぶ。 3重項予測と条件付きリンク予測の2つの新しいタスク。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.603243575080535
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Knowledge graphs represent known facts using triplets. While existing knowledge graph embedding methods only consider the connections between entities, we propose considering the relationships between triplets. For example, let us consider two triplets $T_1$ and $T_2$ where $T_1$ is (Academy_Awards, Nominates, Avatar) and $T_2$ is (Avatar, Wins, Academy_Awards). Given these two base-level triplets, we see that $T_1$ is a prerequisite for $T_2$. In this paper, we define a higher-level triplet to represent a relationship between triplets, e.g., $\langle T_1$, PrerequisiteFor, $T_2\rangle$ where PrerequisiteFor is a higher-level relation. We define a bi-level knowledge graph that consists of the base-level and the higher-level triplets. We also propose a data augmentation strategy based on the random walks on the bi-level knowledge graph to augment plausible triplets. Our model called BiVE learns embeddings by taking into account the structures of the base-level and the higher-level triplets, with additional consideration of the augmented triplets. We propose two new tasks: triplet prediction and conditional link prediction. Given a triplet $T_1$ and a higher-level relation, the triplet prediction predicts a triplet that is likely to be connected to $T_1$ by the higher-level relation, e.g., $\langle T_1$, PrerequisiteFor, ?$\rangle$. The conditional link prediction predicts a missing entity in a triplet conditioned on another triplet, e.g., $\langle T_1$, PrerequisiteFor, (Avatar, Wins, ?)$\rangle$. Experimental results show that BiVE significantly outperforms all other methods in the two new tasks and the typical base-level link prediction in real-world bi-level knowledge graphs.
Abstract（参考訳）: 知識グラフは三重項を用いて既知の事実を表す。既存の知識グラフ埋め込み手法はエンティティ間の接続のみを考慮しているが、三重項間の関係を考える。例えば、$T_1$と$T_2$で、$T_1$は(Academy_Awards, Nominates, Avatar)と$T_2$は(Avatar, Wins, Academy_Awards)である。この2つのベースレベル三重項を考えると、$t_1$は$t_2$の前提条件である。本稿では,三重項間の関係を表す高次三重項を定義する。例えば,$\langle T_1$,PrerequisiteFor,$T_2\rangle$,PrerequisiteForは高次関係である。基本レベルと高レベル三重項からなる二段階知識グラフを定義する。また,二段階知識グラフのランダムウォークに基づくデータ拡張戦略を提案し,有意な三重項を増大させる。我々のモデルであるBiVEは、ベースレベルと高レベル三重項の構造を考慮し、付加三重項を考慮に入れて埋め込みを学習する。 3重項予測と条件付きリンク予測という2つの新しいタスクを提案する。三重項 $t_1$ と高次関係を考えると、三重項予測は、高次関係によって$t_1$ と接続される可能性が高い三重項、例えば $\langle t_1$, prerequisitefor, ? を予測する。略称は$。例えば、$\langle T_1$, PrerequisiteFor, (Avatar, Wins, ?)$\rangle$などである。実験の結果,biveは実世界のbiレベル知識グラフにおいて,2つの新しいタスクにおける他の手法,および典型的なベースレベルリンク予測を大きく上回っていることがわかった。

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