論文の概要: Re-Temp: Relation-Aware Temporal Representation Learning for Temporal Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15722v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 10:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 19:08:41.225349
• Title: Re-Temp: Relation-Aware Temporal Representation Learning for Temporal Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: re-temp:時間知識グラフ完成のための関係認識時間表現学習
• Authors: Kunze Wang, Soyeon Caren Han, Josiah Poon
• Abstract要約: 補外設定の下での時間的知識グラフ補完(TKGC)は、将来的な事実から欠落した実体を予測することを目的としている。 提案するモデルであるRe-Tempは,明示的な時間的埋め込みを入力として利用し,各タイムスタンプ後のスキップ情報フローを組み込んで,不要な情報を省略して予測する。 我々のモデルは、最近の8つの最先端モデル全てに顕著なマージンで勝っていることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.699431017532367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal Knowledge Graph Completion (TKGC) under the extrapolation setting aims to predict the missing entity from a fact in the future, posing a challenge that aligns more closely with real-world prediction problems. Existing research mostly encodes entities and relations using sequential graph neural networks applied to recent snapshots. However, these approaches tend to overlook the ability to skip irrelevant snapshots according to entity-related relations in the query and disregard the importance of explicit temporal information. To address this, we propose our model, Re-Temp (Relation-Aware Temporal Representation Learning), which leverages explicit temporal embedding as input and incorporates skip information flow after each timestamp to skip unnecessary information for prediction. Additionally, we introduce a two-phase forward propagation method to prevent information leakage. Through the evaluation on six TKGC (extrapolation) datasets, we demonstrate that our model outperforms all eight recent state-of-the-art models by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: 補外設定の下での時間的知識グラフ補完(TKGC)は、行方不明な実体を将来から予測することを目的としており、現実の予測問題とより密接に一致する課題を呈している。 既存の研究は主に、最近のスナップショットに適用されたシーケンシャルグラフニューラルネットワークを使用してエンティティと関係を符号化している。 しかしながら、これらのアプローチは、クエリにおけるエンティティ関連の関係に従って無関係なスナップショットをスキップする能力を見落とし、明示的な時間的情報の重要性を無視する傾向にある。 そこで本研究では,各タイムスタンプのあとのスキップ情報の流れを取り入れ,明示的な時間的埋め込みを入力として活用するRe-Temp(Relation-Aware Temporal Representation Learning)を提案する。 さらに,情報漏洩を防止するため,二相前方伝播法を提案する。 6つのtkgc(extrapolation)データセットの評価を通じて、このモデルが最新の8つの最先端モデルを上回ることを実証した。

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