論文の概要: Enhancing Knowledge Graph Embedding Models with Semantic-driven Loss Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00286v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 07:25:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:42:48.276944
• Title: Enhancing Knowledge Graph Embedding Models with Semantic-driven Loss Functions
• Title（参考訳）: 意味的損失関数を用いた知識グラフ埋め込みモデルの強化
• Authors: Nicolas Hubert, Pierre Monnin, Armelle Brun, Davy Monticolo
• Abstract要約: リンク予測に最もよく使用される3つの損失関数に対する意味駆動型バージョンを提案する。 特に、関係領域に関する背景知識を注入することにより、負の三重項のスコアを異なる方法で扱う。 提案された損失関数は、MRRとHits@10の値を改善するだけでなく、KGEMをよりセマンティックな認識に導く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.408714894793063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph embedding models (KGEMs) are used for various tasks related to knowledge graphs (KGs), including link prediction. They are trained with loss functions that are computed considering a batch of scored triples and their corresponding labels. Traditional approaches consider the label of a triple to be either true or false. However, recent works suggest that all negative triples should not be valued equally. In line with this commonly adopted assumption, we posit that semantically valid negative triples might be high-quality negative triples. As such, loss functions should treat them differently from semantically invalid negative ones. To this aim, we propose semantic-driven versions for the three mostly used loss functions for link prediction. In particular, we treat the scores of negative triples differently by injecting background knowledge about relation domains and ranges into the loss functions. In an extensive and controlled experimental setting, we show that the proposed loss functions systematically provide satisfying results on three public benchmark KGs underpinned with different schemas, which demonstrates both the generality and superiority of our proposed approach. In fact, the proposed loss functions do not only lead to better MRR and Hits@10 values, but also drive KGEMs towards better semantic awareness. This highlights that semantic information globally improves KGEMs, and thus should be incorporated into loss functions whenever such information is available.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込みモデル(KGEM)は、リンク予測を含む知識グラフ(KG)に関連する様々なタスクに使用される。 それらは、三重項とその対応するラベルのバッチを考慮して計算される損失関数で訓練される。 伝統的なアプローチでは、三重項のラベルは真か偽かである。 しかし、最近の研究は全ての負の三重項が等しく評価されるべきでないことを示唆している。 この一般的な仮定に従って、意味論的に有効な負の三重項は高品質な負三重項であると仮定する。 したがって、損失関数は、意味的に無効な否定関数とは異なる扱いをするべきである。 この目的のために,リンク予測のために主に使用される3つの損失関数に対する意味駆動型バージョンを提案する。 特に,関係領域や範囲に関する背景知識を損失関数に注入することにより,負の三重項のスコアを異なる扱いをする。 広範かつ制御された実験環境において,提案した損失関数は,異なるスキーマを基盤とする3つの公開ベンチマークKGに対して,体系的に満足度の高い結果を与えることを示す。 実際、提案された損失関数は、MRRとHits@10の値を改善するだけでなく、KGEMをよりセマンティックな認識に導く。 これは意味情報がKGEMをグローバルに改善していることを強調し、そのような情報が利用可能であれば損失関数に組み込むべきである。

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