論文の概要: HGE: Embedding Temporal Knowledge Graphs in a Product Space of
Heterogeneous Geometric Subspaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13680v2
- Date: Mon, 25 Dec 2023 09:20:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 20:36:20.544411
- Title: HGE: Embedding Temporal Knowledge Graphs in a Product Space of
Heterogeneous Geometric Subspaces
- Title（参考訳）: hge:不均質な幾何部分空間の積空間への時間的知識グラフの埋め込み
- Authors: Jiaxin Pan, Mojtaba Nayyeri, Yinan Li, Steffen Staab
- Abstract要約: 時間的知識グラフは時間的事実を表す。 $(s,p,o,tau)$ 主題 $s$ とオブジェクト $o$ at time $tau$。
本稿では,時間的事実を,異なる幾何学的性質を持つ不均一な幾何部分空間の積空間にマッピングする埋め込み手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.808046956138757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Temporal knowledge graphs represent temporal facts $(s,p,o,\tau)$ relating a
subject $s$ and an object $o$ via a relation label $p$ at time $\tau$, where
$\tau$ could be a time point or time interval. Temporal knowledge graphs may
exhibit static temporal patterns at distinct points in time and dynamic
temporal patterns between different timestamps. In order to learn a rich set of
static and dynamic temporal patterns and apply them for inference, several
embedding approaches have been suggested in the literature. However, as most of
them resort to single underlying embedding spaces, their capability to model
all kinds of temporal patterns was severely limited by having to adhere to the
geometric property of their one embedding space. We lift this limitation by an
embedding approach that maps temporal facts into a product space of several
heterogeneous geometric subspaces with distinct geometric properties, i.e.\
Complex, Dual, and Split-complex spaces. In addition, we propose a
temporal-geometric attention mechanism to integrate information from different
geometric subspaces conveniently according to the captured relational and
temporal information. Experimental results on standard temporal benchmark
datasets favorably evaluate our approach against state-of-the-art models.
- Abstract（参考訳）: 時間的知識グラフは、時間的事実を表す: $(s,p,o,\tau)$ 主題 $s$ と対象 $o$ を関係ラベル $p$ at time $\tau$ で関連付ける。
時間的知識グラフは、異なる時点における静的な時間的パターンと異なるタイムスタンプ間の動的時間的パターンを示す。
静的および動的時間パターンの豊富な集合を学習し、推論に適用するために、いくつかの埋め込みアプローチが文献に提案されている。
しかし、それらの多くは単一の基礎となる埋め込み空間に頼っているため、すべての時間パターンをモデル化する能力は、その1つの埋め込み空間の幾何学的性質に固執することによって著しく制限された。
我々は、時間的事実を異なる幾何学的性質を持つ幾何部分空間、すなわち、複素空間、双対空間、分割複体空間の積空間に写す埋め込みアプローチによって、この制限を持ち上げる。
また,異なる幾何部分空間からの情報を,キャプチャした関係情報や時間情報に応じて簡便に統合するための時間的幾何的注意機構を提案する。
標準時相ベンチマークデータセットの実験結果は,最先端モデルに対するアプローチを好意的に評価した。
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