論文の概要: Negative Sampling in Knowledge Graph Representation Learning: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19195v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 14:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 14:33:40.625434
• Title: Negative Sampling in Knowledge Graph Representation Learning: A Review
• Title（参考訳）: 知識グラフ表現学習における負のサンプリング
• Authors: Tiroshan Madushanka, Ryutaro Ichise
• Abstract要約: 知識グラフ表現学習(KGRL)または知識グラフ埋め込み(KGE)は、知識構築と情報探索のためのAIアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 本報告では, 各種陰性サンプリング法とそのKGRL成功への貢献について, 系統的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1546318469750196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Knowledge graph representation learning (KGRL) or knowledge graph embedding (KGE) plays a crucial role in AI applications for knowledge construction and information exploration. These models aim to encode entities and relations present in a knowledge graph into a lower-dimensional vector space. During the training process of KGE models, using positive and negative samples becomes essential for discrimination purposes. However, obtaining negative samples directly from existing knowledge graphs poses a challenge, emphasizing the need for effective generation techniques. The quality of these negative samples greatly impacts the accuracy of the learned embeddings, making their generation a critical aspect of KGRL. This comprehensive survey paper systematically reviews various negative sampling (NS) methods and their contributions to the success of KGRL. Their respective advantages and disadvantages are outlined by categorizing existing NS methods into five distinct categories. Moreover, this survey identifies open research questions that serve as potential directions for future investigations. By offering a generalization and alignment of fundamental NS concepts, this survey provides valuable insights for designing effective NS methods in the context of KGRL and serves as a motivating force for further advancements in the field.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ表現学習(KGRL)または知識グラフ埋め込み(KGE)は、知識構築と情報探索のためのAIアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 これらのモデルは知識グラフに存在する実体と関係を低次元ベクトル空間に符号化することを目的としている。 KGEモデルのトレーニング過程において、正および負のサンプルの使用は差別目的に不可欠である。 しかし、既存の知識グラフから直接負のサンプルを得ることは課題であり、効果的な生成技術の必要性を強調している。 これらの負のサンプルの品質は、学習した埋め込みの精度に大きな影響を与え、それらの生成がKGRLの重要な側面となる。 包括的調査により,様々な負サンプリング法(ns)法とkgrlの成功への貢献を体系的に評価した。 それぞれの利点と欠点は、既存のNSメソッドを5つの異なるカテゴリに分類することで概説される。 さらに, 今後の研究の方向性として, オープンな研究課題を特定する。 基本的なNS概念の一般化とアライメントを提供することにより、この調査はKGRLの文脈で有効なNSメソッドを設計するための貴重な洞察を与え、この分野におけるさらなる進歩の動機となる。

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