論文の概要: Block-Diagonal Orthogonal Relation and Matrix Entity for Knowledge Graph Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05967v3
• Date: Wed, 02 Oct 2024 04:17:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:17:00.250574
• Title: Block-Diagonal Orthogonal Relation and Matrix Entity for Knowledge Graph Embedding
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みのためのブロック対角直交関係と行列エンティティ
• Authors: Yihua Zhu, Hidetoshi Shimodaira,
• Abstract要約: 知識グラフ埋め込み (KGE) は、実体の低次元表現と、行方不明な事実を予測するための関係を学習することである。 我々は,エンティティの行列と関係のブロック対角行列を用いた新しいKGEモデルOrthogonalEを紹介する。 実験結果から,我々の新しいKGEモデルOrthogonalEは汎用的かつ柔軟であり,最先端のKGEモデルよりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.463034010805521
• License:
• Abstract: The primary aim of Knowledge Graph embeddings (KGE) is to learn low-dimensional representations of entities and relations for predicting missing facts. While rotation-based methods like RotatE and QuatE perform well in KGE, they face two challenges: limited model flexibility requiring proportional increases in relation size with entity dimension, and difficulties in generalizing the model for higher-dimensional rotations. To address these issues, we introduce OrthogonalE, a novel KGE model employing matrices for entities and block-diagonal orthogonal matrices with Riemannian optimization for relations. This approach enhances the generality and flexibility of KGE models. The experimental results indicate that our new KGE model, OrthogonalE, is both general and flexible, significantly outperforming state-of-the-art KGE models while substantially reducing the number of relation parameters.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み(KGE)の主な目的は、実体と関係性の低次元表現を学習し、行方不明な事実を予測することである。 RotatE や QuatE のような回転法は KGE ではよく機能するが、それらは2つの課題に直面している。 これらの問題に対処するために、OrthogonalEという新しいKGEモデルを導入する。 このアプローチにより、KGEモデルの汎用性と柔軟性が向上する。 実験結果から,我々の新しいKGEモデルOrthogonalEは汎用的かつ柔軟であり,最先端のKGEモデルよりも優れており,関係パラメータの大幅な削減が期待できる。

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