論文の概要: Message Intercommunication for Inductive Relation Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14074v1
• Date: Tue, 23 May 2023 13:51:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 16:03:02.648079
• Title: Message Intercommunication for Inductive Relation Reasoning
• Title（参考訳）: 帰納的関係推論のためのメッセージ通信
• Authors: Ke Liang, Lingyuan Meng, Sihang Zhou, Siwei Wang, Wenxuan Tu, Yue Liu, Meng Liu, Xinwang Liu
• Abstract要約: 我々はMINESと呼ばれる新しい帰納的関係推論モデルを開発した。 隣り合う部分グラフにメッセージ通信機構を導入する。 我々の実験は、MINESが既存の最先端モデルより優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.731293143079455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inductive relation reasoning for knowledge graphs, aiming to infer missing links between brand-new entities, has drawn increasing attention. The models developed based on Graph Inductive Learning, called GraIL-based models, have shown promising potential for this task. However, the uni-directional message-passing mechanism hinders such models from exploiting hidden mutual relations between entities in directed graphs. Besides, the enclosing subgraph extraction in most GraIL-based models restricts the model from extracting enough discriminative information for reasoning. Consequently, the expressive ability of these models is limited. To address the problems, we propose a novel GraIL-based inductive relation reasoning model, termed MINES, by introducing a Message Intercommunication mechanism on the Neighbor-Enhanced Subgraph. Concretely, the message intercommunication mechanism is designed to capture the omitted hidden mutual information. It introduces bi-directed information interactions between connected entities by inserting an undirected/bi-directed GCN layer between uni-directed RGCN layers. Moreover, inspired by the success of involving more neighbors in other graph-based tasks, we extend the neighborhood area beyond the enclosing subgraph to enhance the information collection for inductive relation reasoning. Extensive experiments on twelve inductive benchmark datasets demonstrate that our MINES outperforms existing state-of-the-art models, and show the effectiveness of our intercommunication mechanism and reasoning on the neighbor-enhanced subgraph.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフの帰納的関係推論は,新たなエンティティ間のリンク不足を推測することを目的として,注目を集めている。 グラフインダクティブ学習に基づいて開発されたモデルは、grailベースのモデルと呼ばれ、このタスクに有望な可能性を示している。 しかし、一方向メッセージパッシング機構は、有向グラフ内のエンティティ間の隠れた相互関係を悪用することを妨げる。 さらに、ほとんどのグレールベースモデルにおける囲い込み部分グラフ抽出は、推論のために十分な識別情報を抽出することを制限している。 したがって、これらのモデルの表現能力は限られている。 この問題に対処するため, 隣り合う部分グラフにメッセージ通信機構を導入することで, MINES と呼ばれる新しい GraIL ベースの帰納的関係推論モデルを提案する。 具体的には、メッセージ間通信機構は、省略された隠れた相互情報をキャプチャするように設計されている。 双方向/双方向のgcn層を一方向のrscn層に挿入することにより、接続されたエンティティ間の双方向情報インタラクションを導入する。 さらに、他のグラフベースのタスクにより多くの隣人を巻き込むという成功に触発されて、囲い込み部分グラフを超えて近隣領域を拡張し、帰納的関係推論のための情報収集を強化する。 12個のインダクティブベンチマークデータセットに関する広範な実験は、我々の鉱山が既存の最先端モデルよりも優れており、隣り合う部分グラフにおける通信メカニズムと推論の有効性を示している。

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