論文の概要: Knowledge Graph Completion using Structural and Textual Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16206v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 21:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 15:27:26.439685
• Title: Knowledge Graph Completion using Structural and Textual Embeddings
• Title（参考訳）: 構造的およびテクスチャ的埋め込みを用いた知識グラフの補完
• Authors: Sakher Khalil Alqaaidi, Krzysztof Kochut,
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ内のテキスト情報と構造情報の両方を利用する関係予測モデルを提案する。 本手法では,歩行に基づく埋め込みと言語モデル埋め込みを統合し,ノードを効果的に表現する。 本研究では,広く利用されているデータセットで評価した場合,関係予測タスクにおける競合結果が得られたことを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Graphs (KGs) are widely employed in artificial intelligence applications, such as question-answering and recommendation systems. However, KGs are frequently found to be incomplete. While much of the existing literature focuses on predicting missing nodes for given incomplete KG triples, there remains an opportunity to complete KGs by exploring relations between existing nodes, a task known as relation prediction. In this study, we propose a relations prediction model that harnesses both textual and structural information within KGs. Our approach integrates walks-based embeddings with language model embeddings to effectively represent nodes. We demonstrate that our model achieves competitive results in the relation prediction task when evaluated on a widely used dataset.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、質問回答やレコメンデーションシステムなど、人工知能アプリケーションに広く使われている。 しかしながら、KGは不完全であることがしばしば見出される。 既存の文献の多くは、与えられた不完全なKG三重項に対する欠落ノードの予測に重点を置いているが、既存のノード間の関係を探索することでKGを完遂する機会は残っている。 本研究では,KG内のテキスト情報と構造情報の両方を利用する関係予測モデルを提案する。 本手法では,歩行に基づく埋め込みと言語モデル埋め込みを統合し,ノードを効果的に表現する。 本研究では,広く利用されているデータセットで評価した場合,関係予測タスクにおける競合結果が得られたことを実証する。

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