論文の概要: Improving Few-Shot Inductive Learning on Temporal Knowledge Graphs using
Confidence-Augmented Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00613v1
- Date: Sun, 2 Apr 2023 20:05:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 17:13:52.590908
- Title: Improving Few-Shot Inductive Learning on Temporal Knowledge Graphs using
Confidence-Augmented Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 信頼強化型強化学習を用いた時間知識グラフのファウショット帰納学習の改善
- Authors: Zifeng Ding, Jingpei Wu, Zongyue Li, Yunpu Ma, Volker Tresp
- Abstract要約: TKGCは、時間的knwoledge graph(TKG)におけるエンティティ間の欠落リンクを予測することを目的としている。
近年,TKG数発アウトオブグラフ(OOG)リンク予測という新たなタスクが提案されている。
本稿では,この課題を解決するために,少数ショット学習と強化学習を組み合わせたTKGC法FITCARLを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.338098716004485
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Temporal knowledge graph completion (TKGC) aims to predict the missing links
among the entities in a temporal knwoledge graph (TKG). Most previous TKGC
methods only consider predicting the missing links among the entities seen in
the training set, while they are unable to achieve great performance in link
prediction concerning newly-emerged unseen entities. Recently, a new task,
i.e., TKG few-shot out-of-graph (OOG) link prediction, is proposed, where TKGC
models are required to achieve great link prediction performance concerning
newly-emerged entities that only have few-shot observed examples. In this work,
we propose a TKGC method FITCARL that combines few-shot learning with
reinforcement learning to solve this task. In FITCARL, an agent traverses
through the whole TKG to search for the prediction answer. A policy network is
designed to guide the search process based on the traversed path. To better
address the data scarcity problem in the few-shot setting, we introduce a
module that computes the confidence of each candidate action and integrate it
into the policy for action selection. We also exploit the entity concept
information with a novel concept regularizer to boost model performance.
Experimental results show that FITCARL achieves stat-of-the-art performance on
TKG few-shot OOG link prediction.
- Abstract（参考訳）: 時間知識グラフ補完(TKGC)は、時間的knwoledge graph(TKG)におけるエンティティ間の欠落したリンクを予測することを目的としている。
従来のtkgc法は、トレーニングセットに見られるエンティティ間の欠落リンクの予測しか考慮していないが、新しい未発見のエンティティに関するリンク予測において大きな性能を達成できない。
近年,新たなタスクであるoogリンク予測が提案されている。tkgcモデルでは,少数の観測例しか持たない新たに出現したエンティティについて,高いリンク予測性能を実現する必要がある。
本研究では,この課題を解決するために,少数ショット学習と強化学習を組み合わせたTKGC手法FITCARLを提案する。
FITCARLでは、エージェントがTKG全体を横切り、予測応答を検索する。
ポリシネットワークは、トラバースされたパスに基づいて検索プロセスを導くように設計されている。
数ショット設定におけるデータ不足問題に対処するため、各候補アクションの信頼性を計算し、アクション選択のポリシーに統合するモジュールを導入する。
また、エンティティ概念情報を新しい概念正規化器で活用し、モデル性能を向上させる。
実験の結果, fitcarl は tkg 数発 oog リンクの予測において stat-of-the-art 性能を達成した。
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