論文の概要: A Relation-Interactive Approach for Message Passing in Hyper-relational Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15140v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 06:55:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 15:31:31.519391
• Title: A Relation-Interactive Approach for Message Passing in Hyper-relational Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: ハイパーリレーショナル知識グラフにおけるメッセージパッシングに対する関係-対話的アプローチ
• Authors: Yonglin Jing
• Abstract要約: 本稿では,ReSaEと呼ばれるグローバルな関係構造認識能力を備えたメッセージパス方式のグラフエンコーダを提案する。 実験により、ReSaEは複数のリンク予測ベンチマークで最先端の性能を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyper-relational knowledge graphs (KGs) contain additional key-value pairs, providing more information about the relations. In many scenarios, the same relation can have distinct key-value pairs, making the original triple fact more recognizable and specific. Prior studies on hyper-relational KGs have established a solid standard method for hyper-relational graph encoding. In this work, we propose a message-passing-based graph encoder with global relation structure awareness ability, which we call ReSaE. Compared to the prior state-of-the-art approach, ReSaE emphasizes the interaction of relations during message passing process and optimizes the readout structure for link prediction tasks. Overall, ReSaE gives a encoding solution for hyper-relational KGs and ensures stronger performance on downstream link prediction tasks. Our experiments demonstrate that ReSaE achieves state-of-the-art performance on multiple link prediction benchmarks. Furthermore, we also analyze the influence of different model structures on model performance.
• Abstract（参考訳）: hyper-relational knowledge graphs (kgs) には追加のキーと値のペアが含まれており、関係に関するさらなる情報を提供している。 多くのシナリオにおいて、同じ関係は異なるキーと値のペアを持つことができ、元の三重項事実をより認識可能かつ特定することができる。 ハイパーリレーショナルKGの先行研究は、ハイパーリレーショナルグラフ符号化の標準標準法を確立した。 本稿では,グローバルリレーション構造認識機能を有するメッセージパッシングベースのグラフエンコーダを提案し,これをresaeと呼ぶ。 従来の最先端アプローチと比較して、ReSaEはメッセージパッシングプロセス中の関係の相互作用を強調し、リンク予測タスクの読み出し構造を最適化する。 全体として、ReSaEはハイパーリレーショナルなKGのエンコーディングソリューションを提供し、下流リンク予測タスクにおけるより強力なパフォーマンスを保証する。 実験により、ReSaEは複数のリンク予測ベンチマークで最先端の性能を達成することを示した。 さらに,異なるモデル構造がモデル性能に与える影響についても分析する。

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