論文の概要: Representation Learning on Hyper-Relational and Numeric Knowledge Graphs with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18256v4
• Date: Tue, 9 Jul 2024 12:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 00:40:48.418319
• Title: Representation Learning on Hyper-Relational and Numeric Knowledge Graphs with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたハイパーリレーショナルおよび数値知識グラフの表現学習
• Authors: Chanyoung Chung, Jaejun Lee, Joyce Jiyoung Whang,
• Abstract要約: ハイパーリレーショナル知識グラフ(英語版)が最近研究され、三重項が一組の等化子と関連付けられている。 我々はHyNTという名前の統一フレームワークを提案し、三重項または等化子に数値リテラルを含むハイパーリレーショナル知識グラフの表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.240639250451736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A hyper-relational knowledge graph has been recently studied where a triplet is associated with a set of qualifiers; a qualifier is composed of a relation and an entity, providing auxiliary information for a triplet. While existing hyper-relational knowledge graph embedding methods assume that the entities are discrete objects, some information should be represented using numeric values, e.g., (J.R.R., was born in, 1892). Also, a triplet (J.R.R., educated at, Oxford Univ.) can be associated with a qualifier such as (start time, 1911). In this paper, we propose a unified framework named HyNT that learns representations of a hyper-relational knowledge graph containing numeric literals in either triplets or qualifiers. We define a context transformer and a prediction transformer to learn the representations based not only on the correlations between a triplet and its qualifiers but also on the numeric information. By learning compact representations of triplets and qualifiers and feeding them into the transformers, we reduce the computation cost of using transformers. Using HyNT, we can predict missing numeric values in addition to missing entities or relations in a hyper-relational knowledge graph. Experimental results show that HyNT significantly outperforms state-of-the-art methods on real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: ハイパーリレーショナル知識グラフ(英語版)は、最近研究され、三重項が一組の等化子に関連付けられ、等化子は関係と実体から構成され、三重項の補助情報を提供する。 既存のハイパーリレーショナル知識グラフ埋め込み法は、エンティティが離散オブジェクトであると仮定するが、いくつかの情報は、例えば(J.R.R.は1892年に生まれた)数値を使って表現されるべきである。 また、三重項(オックスフォード大学で教育を受けたJ.R.R.)は(開始時間、1911年)等式に関連付けられる。 本稿では,三重項あるいは等化子に数値リテラルを含むハイパーリレーショナル知識グラフの表現を学習するHyNTという統合フレームワークを提案する。 我々は文脈変換器と予測変換器を定義し、三重項とその等化器の相関だけでなく、数値情報にもとづいて表現を学習する。 三重項と等化器のコンパクト表現を学習し、変換器に供給することにより、変換器を使用する際の計算コストを削減できる。 HyNTを用いて、ハイパーリレーショナルな知識グラフにおいて、欠落したエンティティや関係に加えて、欠落した数値を予測することができる。 実験の結果,HyNTは実世界のデータセットにおいて最先端の手法よりも優れていた。

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