論文の概要: Geometric Relational Embeddings: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11949v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 09:33:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 15:30:53.293080
- Title: Geometric Relational Embeddings: A Survey
- Title（参考訳）: 幾何学的関係埋め込み:調査
- Authors: Bo Xiong, Mojtaba Nayyeri, Ming Jin, Yunjie He, Michael Cochez, Shirui
Pan, Steffen Staab
- Abstract要約: 本研究では,データ表現に使用される埋め込みジオメトリに基づいて,幾何的リレーショナル埋め込みを下位に調査し,それらを分類する。
埋め込みの各種類の所望の特性(すなわち帰納バイアス)を特定し、潜在的な将来の研究について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.57716353191535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Geometric relational embeddings map relational data as geometric objects that
combine vector information suitable for machine learning and
structured/relational information for structured/relational reasoning,
typically in low dimensions. Their preservation of relational structures and
their appealing properties and interpretability have led to their uptake for
tasks such as knowledge graph completion, ontology and hierarchy reasoning,
logical query answering, and hierarchical multi-label classification. We survey
methods that underly geometric relational embeddings and categorize them based
on (i) the embedding geometries that are used to represent the data; and (ii)
the relational reasoning tasks that they aim to improve. We identify the
desired properties (i.e., inductive biases) of each kind of embedding and
discuss some potential future work.
- Abstract（参考訳）: 幾何学的リレーショナル埋め込みは、機械学習に適したベクトル情報と構造的/関係的推論のための構造化/関係的情報を組み合わせた幾何学的オブジェクトとしてマッピングする。
それらの関係構造の保存とその魅力と解釈性は、知識グラフの完成、オントロジーと階層的推論、論理的クエリ応答、階層的マルチラベル分類といったタスクの獲得につながった。
幾何的関係埋め込みを下方から調査し,それに基づいて分類する。
(i)データを表わすのに使用される埋め込みジオメトリ、
(ii)改善を目指す関係推論タスク。
埋め込みの各種類の所望の特性(すなわち帰納バイアス)を特定し、潜在的な将来の研究について議論する。
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