論文の概要: Knowledge Graph Embedding with 3D Compound Geometric Transformations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00378v1
- Date: Sat, 1 Apr 2023 19:56:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 18:25:50.532810
- Title: Knowledge Graph Embedding with 3D Compound Geometric Transformations
- Title（参考訳）: 3次元複合幾何変換による知識グラフ埋め込み
- Authors: Xiou Ge, Yun-Cheng Wang, Bin Wang, C.-C. Jay Kuo
- Abstract要約: 化合物Eとロータテ3Dは、翻訳、回転、スケーリング、反射、せん断を含む3次元の複雑な幾何学変換である。
CompoundE3Dの有効性と柔軟性を4つの一般的なリンク予測データセットで実験的に検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.528770408502396
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The cascade of 2D geometric transformations were exploited to model relations
between entities in a knowledge graph (KG), leading to an effective KG
embedding (KGE) model, CompoundE. Furthermore, the rotation in the 3D space was
proposed as a new KGE model, Rotate3D, by leveraging its non-commutative
property. Inspired by CompoundE and Rotate3D, we leverage 3D compound geometric
transformations, including translation, rotation, scaling, reflection, and
shear and propose a family of KGE models, named CompoundE3D, in this work.
CompoundE3D allows multiple design variants to match rich underlying
characteristics of a KG. Since each variant has its own advantages on a subset
of relations, an ensemble of multiple variants can yield superior performance.
The effectiveness and flexibility of CompoundE3D are experimentally verified on
four popular link prediction datasets.
- Abstract（参考訳）: 2次元幾何変換のカスケードは知識グラフ(KG)内の実体間の関係をモデル化するために利用され、有効なKG埋め込み(KGE)モデルである CompoundE へと導かれた。
さらに、3次元空間の回転は、その非可換性を利用して新しいKGEモデルRotate3Dとして提案された。
本研究では,化合物と回転3dに着想を得て,変換,回転,スケーリング,反射,せん断を含む3次元複合幾何変換を活用し,化合物3dと呼ばれるkgeモデル群を提案する。
CompoundE3Dは、KGの豊富な基礎特性にマッチする複数の設計のバリエーションを可能にする。
各変種は関係のサブセットに対して独自の利点を持つので、複数の変種をアンサンブルすることで優れた性能が得られる。
CompoundE3Dの有効性と柔軟性を4つの一般的なリンク予測データセットで実験的に検証した。
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