論文の概要: Transformer-based Reasoning for Learning Evolutionary Chain of Events on Temporal Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00352v1
• Date: Wed, 1 May 2024 07:12:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:17:22.368157
• Title: Transformer-based Reasoning for Learning Evolutionary Chain of Events on Temporal Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 時間的知識グラフに基づく事象の進化的連鎖学習のためのトランスフォーマーに基づく推論
• Authors: Zhiyu Fang, Shuai-Long Lei, Xiaobin Zhu, Chun Yang, Shi-Xue Zhang, Xu-Cheng Yin, Jingyan Qin,
• Abstract要約: 時間的知識グラフ(TKG)の推論は、しばしばタイムラインに沿って行方不明の事実要素を補完する。 イベントの進化的連鎖(ECE)を学習するための新しいトランスフォーマーベースの推論モデル(ECEformerと呼ばれる)を提案する。 次に、多層パーセプトロン(MLP)に基づく混合コンテキスト推論モジュールを作成し、ECEのための四重項間の統一表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.427652636877774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal Knowledge Graph (TKG) reasoning often involves completing missing factual elements along the timeline. Although existing methods can learn good embeddings for each factual element in quadruples by integrating temporal information, they often fail to infer the evolution of temporal facts. This is mainly because of (1) insufficiently exploring the internal structure and semantic relationships within individual quadruples and (2) inadequately learning a unified representation of the contextual and temporal correlations among different quadruples. To overcome these limitations, we propose a novel Transformer-based reasoning model (dubbed ECEformer) for TKG to learn the Evolutionary Chain of Events (ECE). Specifically, we unfold the neighborhood subgraph of an entity node in chronological order, forming an evolutionary chain of events as the input for our model. Subsequently, we utilize a Transformer encoder to learn the embeddings of intra-quadruples for ECE. We then craft a mixed-context reasoning module based on the multi-layer perceptron (MLP) to learn the unified representations of inter-quadruples for ECE while accomplishing temporal knowledge reasoning. In addition, to enhance the timeliness of the events, we devise an additional time prediction task to complete effective temporal information within the learned unified representation. Extensive experiments on six benchmark datasets verify the state-of-the-art performance and the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 時間的知識グラフ(TKG)の推論は、しばしばタイムラインに沿って行方不明の事実要素を補完する。 既存の手法では、時間的情報を統合することによって4重項の各要素の適切な埋め込みを学習できるが、時間的事実の進化を推測することができないことが多い。 これは主に、(1)個々の四重項の内部構造と意味的関係を不十分に探求し、(2)異なる四重項間の文脈的・時間的相関の統一表現を不十分に学習するためである。 これらの制約を克服するために、TKGがイベントの進化的連鎖(ECE)を学ぶためのトランスフォーマーベースの推論モデル(ECEformerと呼ばれる)を提案する。 具体的には、エンティティノードの近傍部分グラフを時系列順に展開し、モデルの入力としてイベントの進化的連鎖を形成する。 その後、トランスフォーマーエンコーダを用いて、ECEのための四重極内埋め込みを学習する。 次に、多層パーセプトロン(MLP)に基づく混合コンテキスト推論モジュールを作成し、時間的知識推論を行いながら、ECEのための四重項間の統一表現を学習する。 さらに,イベントのタイムラインを改善するために,学習された統合表現の中で効果的な時間情報を完成させるための追加の時間予測タスクを考案した。 6つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、最先端の性能と手法の有効性が検証された。

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