論文の概要: SpherE: Expressive and Interpretable Knowledge Graph Embedding for Set Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19130v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 22:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 16:03:12.842840
• Title: SpherE: Expressive and Interpretable Knowledge Graph Embedding for Set Retrieval
• Title（参考訳）: SpherE: 集合検索のための表現的で解釈可能な知識グラフ
• Authors: Zihao Li, Yuyi Ao, Jingrui He,
• Abstract要約: 集合検索は多対多関係の表現的モデリングに大きく依存していることを示す。 この問題に対処する新しいKG埋め込みモデルSpherEを提案する。 我々のSpherEは、一対多、多対一、多対多の関係をより表現的にモデル化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.250677256048576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Knowledge graphs (KGs), which store an extensive number of relational facts (head, relation, tail), serve various applications. While many downstream tasks highly rely on the expressive modeling and predictive embedding of KGs, most of the current KG representation learning methods, where each entity is embedded as a vector in the Euclidean space and each relation is embedded as a transformation, follow an entity ranking protocol. On one hand, such an embedding design cannot capture many-to-many relations. On the other hand, in many retrieval cases, the users wish to get an exact set of answers without any ranking, especially when the results are expected to be precise, e.g., which genes cause an illness. Such scenarios are commonly referred to as "set retrieval". This work presents a pioneering study on the KG set retrieval problem. We show that the set retrieval highly depends on expressive modeling of many-to-many relations, and propose a new KG embedding model SpherE to address this problem. SpherE is based on rotational embedding methods, but each entity is embedded as a sphere instead of a vector. While inheriting the high interpretability of rotational-based models, our SpherE can more expressively model one-to-many, many-to-one, and many-to-many relations. Through extensive experiments, we show that our SpherE can well address the set retrieval problem while still having a good predictive ability to infer missing facts. The code is available at https://github.com/Violet24K/SpherE.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、多くの関係事実(頭、関係、尾)を格納し、様々な応用を提供する。 多くの下流タスクはKGの表現的モデリングと予測的埋め込みに強く依存しているが、現在のKG表現学習手法のほとんどは、各エンティティがユークリッド空間のベクトルとして埋め込まれ、各関係が変換として埋め込まれ、エンティティランキングプロトコルに従う。 一方、そのような埋め込み設計は多対多の関係を捉えることはできない。 一方、多くの検索ケースでは、検索結果が正確であると期待される場合、特に遺伝子が病気の原因となるような場合に、ユーザはランキングなしで正確な回答を得られることを望んでいる。 このようなシナリオは一般に「セット検索」と呼ばれる。 本研究は,KG集合探索問題に関する先駆的な研究である。 集合検索は多対多関係の表現的モデリングに大きく依存していることを示し、この問題に対処する新しいKG埋め込みモデルSpherEを提案する。 SpherEは回転埋め込み法に基づいているが、各実体はベクトルの代わりに球体として埋め込まれる。 回転型モデルの高い解釈可能性を引き継ぐ一方で、我々のSpherEは1対マニー、多対マニー、多対マニーの関係をより表現的にモデル化することができる。 広範にわたる実験により,我々のSpherEは,不足した事実を推測する優れた予測能力を持ちながら,設定された検索問題にうまく対処できることを示した。 コードはhttps://github.com/Violet24K/SpherEで公開されている。

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