論文の概要: Extending Transductive Knowledge Graph Embedding Models for Inductive
Logical Relational Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03773v1
- Date: Thu, 7 Sep 2023 15:24:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 12:27:44.534505
- Title: Extending Transductive Knowledge Graph Embedding Models for Inductive
Logical Relational Inference
- Title（参考訳）: 帰納的論理関係推論のための帰納的知識グラフ埋め込みモデルの拡張
- Authors: Thomas Gebhart and John Cobb
- Abstract要約: この研究は、従来の帰納的知識グラフの埋め込みアプローチと、より最近の帰納的関係予測モデルとのギャップを埋めるものである。
本稿では,帰納的埋め込み法で学習した表現を活用して,推論時に導入された新しい実体の表現を帰納的設定で推論する一般調和拡張法を提案する。
多数の大規模知識グラフ埋め込みベンチマークの実験において、この手法は、帰納的知識グラフ埋め込みモデルの機能を拡張するためのものであり、いくつかのシナリオでは、そのような帰納的タスクのために明示的に導出される最先端のモデルよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many downstream inference tasks for knowledge graphs, such as relation
prediction, have been handled successfully by knowledge graph embedding
techniques in the transductive setting. To address the inductive setting
wherein new entities are introduced into the knowledge graph at inference time,
more recent work opts for models which learn implicit representations of the
knowledge graph through a complex function of a network's subgraph structure,
often parametrized by graph neural network architectures. These come at the
cost of increased parametrization, reduced interpretability and limited
generalization to other downstream inference tasks. In this work, we bridge the
gap between traditional transductive knowledge graph embedding approaches and
more recent inductive relation prediction models by introducing a generalized
form of harmonic extension which leverages representations learned through
transductive embedding methods to infer representations of new entities
introduced at inference time as in the inductive setting. This harmonic
extension technique provides the best such approximation, can be implemented
via an efficient iterative scheme, and can be employed to answer a family of
conjunctive logical queries over the knowledge graph, further expanding the
capabilities of transductive embedding methods. In experiments on a number of
large-scale knowledge graph embedding benchmarks, we find that this approach
for extending the functionality of transductive knowledge graph embedding
models to perform knowledge graph completion and answer logical queries in the
inductive setting is competitive with--and in some scenarios
outperforms--several state-of-the-art models derived explicitly for such
inductive tasks.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフに対する多くの下流推論タスク、例えば関係予測は、トランスダクティブセッティングにおける知識グラフ埋め込み技術によってうまく処理されてきた。
推論時に知識グラフに新しいエンティティが導入された帰納的設定に対処するため、より最近の研究は、グラフニューラルネットワークアーキテクチャによってしばしばパラメータ化されるネットワークのサブグラフ構造の複雑な関数を通して知識グラフの暗黙的な表現を学ぶモデルを選択する。
これらはパラメトリゼーションの増加、解釈可能性の低減、他の下流の推論タスクへの一般化の制限といったコストを伴っている。
本稿では,従来の帰納的知識グラフ埋め込みアプローチと,より最近の帰納的関係予測モデルとのギャップを橋渡しし,帰納的埋め込み法で学習した表現を帰納的設定のように推論時に導入された新しい実体の表現を推論するために活用する調和拡張の一般化形式を導入する。
この高調波拡張手法は、そのような最適近似を提供し、効率的な反復スキームによって実装することができ、知識グラフ上の連結論理的クエリの族に答えることができ、さらにトランスダクティブ埋め込み法の能力を拡大することができる。
大規模ナレッジグラフ埋め込みベンチマーク実験では,知識グラフ補完と論理クエリをインダクティブ設定で実行するために,トランスダクティブナレッジグラフ埋め込みモデルの機能を拡張するためのこのアプローチが,そのインダクティブなタスクで明示的に導出される最先端モデルよりも優れており,いくつかのシナリオでは競合していることがわかった。
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