論文の概要: Location Sensitive Embedding for Knowledge Graph Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10893v3
• Date: Tue, 30 Jan 2024 03:14:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 11:45:30.225068
• Title: Location Sensitive Embedding for Knowledge Graph Reasoning
• Title（参考訳）: 知識グラフ推論のための位置感性埋め込み
• Authors: Deepak Banerjee, Anjali Ishaan
• Abstract要約: 翻訳距離モデルの主な課題は、グラフ内の「頭部」と「尾」の実体を効果的に区別できないことである。 この問題に対処するため,新しい位置感応型埋め込み法 (LSE) を開発した。 LSEは、リレーショナルなマッピングを使用してヘッダーを革新的に修正し、リレーショナルトランスフォーメーションを単なる翻訳よりもリレーショナルトランスフォーメーションとして概念化する。 リンク予測のための4つの大規模KGデータセットで実施された実験では、LSEdは性能が優れているか、最先端の関連作品と競合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Embedding methods transform the knowledge graph into a continuous, low-dimensional space, facilitating inference and completion tasks. Existing methods are mainly divided into two types: translational distance models and semantic matching models. A key challenge in translational distance models is their inability to effectively differentiate between 'head' and 'tail' entities in graphs. To address this problem, a novel location-sensitive embedding (LSE) method has been developed. LSE innovatively modifies the head entity using relation-specific mappings, conceptualizing relations as linear transformations rather than mere translations. The theoretical foundations of LSE, including its representational capabilities and its connections to existing models, have been thoroughly examined. A more streamlined variant, LSE-d, which employs a diagonal matrix for transformations to enhance practical efficiency, is also proposed. Experiments conducted on four large-scale KG datasets for link prediction show that LSEd either outperforms or is competitive with state-of-the-art related works.
• Abstract（参考訳）: 埋め込み手法は知識グラフを連続した低次元空間に変換し、推論と完了作業を容易にする。 既存の手法は主に翻訳距離モデルと意味マッチングモデルという2つのタイプに分けられる。 翻訳距離モデルにおける重要な課題は、グラフ内の「ヘッド」と「テール」エンティティを効果的に区別できないことである。 この問題に対処するため,新しい位置感応型埋め込み法 (LSE) を開発した。 LSEは、関係特化写像を用いてヘッダーを革新的に修正し、関係を単なる翻訳ではなく線形変換として概念化する。 lseの表現能力や既存モデルとの接続を含む理論的基礎は徹底的に検討されている。 より合理化された変種 LSE-d も提案され、実際の効率を高めるために変換に対角行列を用いた。 リンク予測のための4つの大規模kgデータセットで実施された実験は、lsedが最先端の関連作品よりも優れているか、あるいは競合していることを示している。

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