論文の概要: Rule-Guided Joint Embedding Learning over Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02968v2
• Date: Sat, 27 Jan 2024 20:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 20:32:47.692257
• Title: Rule-Guided Joint Embedding Learning over Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフを用いたルールガイド型共同埋め込み学習
• Authors: Qisong Li, Ji Lin, Sijia Wei, Neng Liu
• Abstract要約: 本稿では,コンテキスト情報とリテラル情報の両方を実体と関係埋め込みに組み込んだ新しいモデルを提案する。 文脈情報については,信頼度と関連度を指標として重要度を評価する。 2つの確立されたベンチマークデータセットに対して、徹底的な実験を行い、モデル性能を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.831227021234669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies focus on embedding learning over knowledge graphs, which map entities and relations in knowledge graphs into low-dimensional vector spaces. While existing models mainly consider the aspect of graph structure, there exists a wealth of contextual and literal information that can be utilized for more effective embedding learning. This paper introduces a novel model that incorporates both contextual and literal information into entity and relation embeddings by utilizing graph convolutional networks. Specifically, for contextual information, we assess its significance through confidence and relatedness metrics. In addition, a unique rule-based method is developed to calculate the confidence metric, and the relatedness metric is derived from the literal information's representations. We validate our model performance with thorough experiments on two established benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、知識グラフの実体と関係を低次元ベクトル空間にマッピングする知識グラフ上の学習の埋め込みに焦点を当てている。 既存のモデルはグラフ構造の側面を主に考慮しているが、より効果的な埋め込み学習に利用できるコンテキスト情報やリテラル情報が豊富に存在する。 本稿では,グラフ畳み込みネットワークを用いて,文脈情報とリテラル情報の両方をエンティティと関係埋め込みに組み込む新しいモデルを提案する。 具体的には,文脈情報について,信頼度と関連度指標を用いてその意義を評価する。 さらに,信頼度メトリクスを計算するための一意なルールベース手法を開発し,リテラル情報の表現から関連度メトリクスを導出する。 2つの確立されたベンチマークデータセットで徹底的な実験を行い、モデル性能を検証する。

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