論文の概要: Differentiable Reasoning about Knowledge Graphs with Region-based Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09529v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 18:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-17 17:24:36.193430
• Title: Differentiable Reasoning about Knowledge Graphs with Region-based Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 地域型グラフニューラルネットワークを用いた知識グラフの微分推論
• Authors: Aleksandar Pavlovic, Emanuel Sallinger, Steven Schockaert,
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)の完成法は、意味的正則性を捕捉し、これらの正則性を用いて、明示的に記述されていない妥当な知識を推測する必要がある。 ほとんどの埋め込みベースの手法はキャプチャ可能な正規性には不透明であるが、領域ベースのKG埋め込みモデルはより透明な代替手段として現れている。 命令制約に基づくシンプルなモデルであるRESHUFFLEを提案し、既存のアプローチよりもはるかに大きなルールベースを忠実に捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.93577376960498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Methods for knowledge graph (KG) completion need to capture semantic regularities and use these regularities to infer plausible knowledge that is not explicitly stated. Most embedding-based methods are opaque in the kinds of regularities they can capture, although region-based KG embedding models have emerged as a more transparent alternative. By modeling relations as geometric regions in high-dimensional vector spaces, such models can explicitly capture semantic regularities in terms of the spatial arrangement of these regions. Unfortunately, existing region-based approaches are severely limited in the kinds of rules they can capture. We argue that this limitation arises because the considered regions are defined as the Cartesian product of two-dimensional regions. As an alternative, in this paper, we propose RESHUFFLE, a simple model based on ordering constraints that can faithfully capture a much larger class of rule bases than existing approaches. Moreover, the embeddings in our framework can be learned by a monotonic Graph Neural Network (GNN), which effectively acts as a differentiable rule base. This approach has the important advantage that embeddings can be easily updated as new knowledge is added to the KG. At the same time, since the resulting representations can be used similarly to standard KG embeddings, our approach is significantly more efficient than existing approaches to differentiable reasoning.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)の完成法は、意味的正則性を捕捉し、これらの正則性を用いて、明示的に記述されていない妥当な知識を推測する必要がある。 ほとんどの埋め込みベースの手法はキャプチャ可能な正規性には不透明であるが、領域ベースのKG埋め込みモデルはより透明な代替手段として現れている。 高次元ベクトル空間における幾何学的領域としての関係をモデル化することにより、そのようなモデルはこれらの領域の空間配置の観点から意味的規則性を明示的に捉えることができる。 残念ながら、既存のリージョンベースのアプローチは、キャプチャ可能なルールの種類に大きく制限されている。 この制限は、考慮された領域が2次元領域のカルテシアン積として定義されるため生じると我々は主張する。 本稿では,従来のルールベースよりもはるかに大規模なルールベースを忠実に捕捉可能な順序制約に基づくシンプルなモデルであるRESHUFFLEを提案する。 さらに、我々のフレームワークへの埋め込みはモノトニックグラフニューラルネットワーク(GNN)によって学習され、事実上差別化可能なルールベースとして機能する。 このアプローチには、新しい知識がKGに追加されるにつれて、埋め込みを簡単に更新できるという重要な利点がある。 同時に、得られた表現は標準KG埋め込みと同様に使用できるので、既存の微分可能な推論手法よりもはるかに効率的である。

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