論文の概要: ConvD: Attention Enhanced Dynamic Convolutional Embeddings for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07589v2
• Date: Thu, 12 Jun 2025 07:30:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:21.964254
• Title: ConvD: Attention Enhanced Dynamic Convolutional Embeddings for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: ConvD:知識グラフ補完のための動的畳み込みの注意力強化
• Authors: Wenbin Guo, Zhao Li, Xin Wang, Zirui Chen, Jun Zhao, Jianxin Li, Ye Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,複数の内部畳み込みカーネルに関係埋め込みを組み込む新しい動的畳み込み埋め込みモデルであるConvDを紹介する。 各種データセットを用いた実験により,提案手法は最先端のベースライン法よりも一貫して優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.857256089000032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graphs often suffer from incompleteness issues, which can be alleviated through information completion. However, current state-of-the-art deep knowledge convolutional embedding models rely on external convolution kernels and conventional convolution processes, which limits the feature interaction capability of the model. This paper introduces a novel dynamic convolutional embedding model, ConvD, which directly reshapes relation embeddings into multiple internal convolution kernels. This approach effectively enhances the feature interactions between relation embeddings and entity embeddings. Simultaneously, we incorporate a priori knowledge-optimized attention mechanism that assigns different contribution weight coefficients to the multiple relation convolution kernels in dynamic convolution, further boosting the expressive power of the model. Extensive experiments on various datasets show that our proposed model consistently outperforms the state-of-the-art baseline methods, with average improvements ranging from 3.28% to 14.69% across all model evaluation metrics, while the number of parameters is reduced by 50.66% to 85.40% compared to other state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフはしばしば不完全性の問題に悩まされ、情報補完によって緩和される。 しかし、現在の最先端の深い知識の畳み込み埋め込みモデルは、外部の畳み込みカーネルと従来の畳み込みプロセスに依存しており、モデルの特徴的相互作用能力を制限している。 本稿では,複数の内部畳み込みカーネルに関係埋め込みを組み込む新しい動的畳み込み埋め込みモデルであるConvDを紹介する。 このアプローチは、関係埋め込みとエンティティ埋め込みの間の機能相互作用を効果的に強化する。 同時に、動的畳み込みにおいて複数の関係畳み込みカーネルに異なる寄与重み係数を割り当てる事前知識最適化注意機構を導入し、モデルの表現力をさらに高める。 各種データセットに対する大規模な実験の結果,提案モデルでは,各モデル評価指標の平均改善率は3.28%から14.69%,パラメータの減少率は50.66%から85.40%であった。

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