論文の概要: Modeling Relational Patterns for Logical Query Answering over Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11858v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 13:57:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 23:50:47.892247
• Title: Modeling Relational Patterns for Logical Query Answering over Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフを用いた論理的問合せ回答のための関係パターンのモデル化
• Authors: Yunjie He, Mojtaba Nayyeri, Bo Xiong, Yuqicheng Zhu, Evgeny Kharlamov, Steffen Staab,
• Abstract要約: そこで我々は,複雑な空間における回転により,クエリ領域を幾何学的円錐と代数的クエリ演算子として定義する新しいクエリ埋め込み手法RoConEを開発した。 いくつかのベンチマークデータセットに対する実験結果から,論理的問合せ処理の強化のための関係パターンの利点が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.47155614953955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Answering first-order logical (FOL) queries over knowledge graphs (KG) remains a challenging task mainly due to KG incompleteness. Query embedding approaches this problem by computing the low-dimensional vector representations of entities, relations, and logical queries. KGs exhibit relational patterns such as symmetry and composition and modeling the patterns can further enhance the performance of query embedding models. However, the role of such patterns in answering FOL queries by query embedding models has not been yet studied in the literature. In this paper, we fill in this research gap and empower FOL queries reasoning with pattern inference by introducing an inductive bias that allows for learning relation patterns. To this end, we develop a novel query embedding method, RoConE, that defines query regions as geometric cones and algebraic query operators by rotations in complex space. RoConE combines the advantages of Cone as a well-specified geometric representation for query embedding, and also the rotation operator as a powerful algebraic operation for pattern inference. Our experimental results on several benchmark datasets confirm the advantage of relational patterns for enhancing logical query answering task.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)上の一階論理(FOL)クエリを答えることは、主にKGの不完全性のために難しい課題である。 クエリ埋め込みは、エンティティ、リレーション、論理クエリの低次元ベクトル表現を計算することでこの問題に対処する。 KGは対称性や構成などの関係パターンを示し、そのパターンをモデル化することで、クエリ埋め込みモデルの性能をさらに向上させることができる。 しかし、クエリ埋め込みモデルによるFOLクエリの応答におけるそのようなパターンの役割はまだ研究されていない。 本稿では,本研究のギャップを埋め,パターン推論を考慮したFOLクエリを学習可能な帰納的バイアスを導入することにより,パターン推論によるFOLクエリの強化を行う。 そこで我々は,複雑な空間における回転により,クエリ領域を幾何学的円錐と代数的クエリ演算子として定義する新しいクエリ埋め込み手法RoConEを開発した。 RoConEは、コーネの利点を、クエリ埋め込みのためのよく特定された幾何学的表現と、パターン推論のための強力な代数演算としての回転演算と組み合わせている。 いくつかのベンチマークデータセットに対する実験結果から,論理的問合せ処理の強化のための関係パターンの利点が確認された。

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