Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generating $SROI^-$ Ontologies via Knowledge Graph Query Embedding Learning

論文の概要: Generating $SROI^-$ Ontologies via Knowledge Graph Query Embedding Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09212v3
Date: Mon, 12 Aug 2024 13:13:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-13 20:43:18.562726
Title: Generating $SROI^-$ Ontologies via Knowledge Graph Query Embedding Learning
Title（参考訳）: 知識グラフクエリ埋め込み学習による$SROI^-$オントロジの生成
Authors: Yunjie He, Daniel Hernandez, Mojtaba Nayyeri, Bo Xiong, Yuqicheng Zhu, Evgeny Kharlamov, Steffen Staab,
Abstract要約: 本稿では,このグラフから学習した知識を,SROI-$記述論理公理の形で記述する新しいクエリ埋め込み手法AConEを提案する。 AConEはパラメータが少なく、以前のベースラインよりも優れた結果が得られる。我々は,公理を表現する能力が問合せ応答の結果に肯定的な影響を及ぼすことを示す包括的分析を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.905431434167536
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Query embedding approaches answer complex logical queries over incomplete knowledge graphs (KGs) by computing and operating on low-dimensional vector representations of entities, relations, and queries. However, current query embedding models heavily rely on excessively parameterized neural networks and cannot explain the knowledge learned from the graph. We propose a novel query embedding method, AConE, which explains the knowledge learned from the graph in the form of $SROI^-$ description logic axioms while being more parameter-efficient than most existing approaches. AConE associates queries to a $SROI^-$ description logic concept. Every $SROI^-$ concept is embedded as a cone in complex vector space, and each $SROI^-$ relation is embedded as a transformation that rotates and scales cones. We show theoretically that AConE can learn $SROI^-$ axioms, and defines an algebra whose operations correspond one to one to $SROI^-$ description logic concept constructs. Our empirical study on multiple query datasets shows that AConE achieves superior results over previous baselines with fewer parameters. Notably on the WN18RR dataset, AConE achieves significant improvement over baseline models. We provide comprehensive analyses showing that the capability to represent axioms positively impacts the results of query answering.
Abstract（参考訳）: クエリ埋め込みアプローチは、エンティティ、リレーション、クエリの低次元ベクトル表現を計算し操作することで、不完全知識グラフ(KG)上の複雑な論理的クエリに答える。しかし、現在のクエリ埋め込みモデルは過度にパラメータ化されたニューラルネットワークに依存しており、グラフから学んだ知識を説明できない。本稿では,このグラフから得られた知識を,SROI^-$記述論理の公理の形で説明し,従来のアプローチよりもパラメータ効率がよい新しいクエリ埋め込み手法AConEを提案する。 AConEはクエリを$SROI^-$記述ロジックの概念に関連付ける。任意の$SROI^-$概念は複素ベクトル空間の錐として埋め込まれ、それぞれの$SROI^-$関係は錐を回転させ拡大する変換として埋め込まれる。理論的には、AConEは$SROI^-$公理を学習でき、演算が1から$SROI^-$記述論理の概念を構成する代数学を定義する。複数のクエリデータセットに関する実証研究により、AConEはパラメータが少なく、以前のベースラインよりも優れた結果が得られることが示された。特にWN18RRデータセットでは、AConEはベースラインモデルよりも大幅に改善されている。我々は,公理を表現する能力が問合せ応答の結果に肯定的な影響を及ぼすことを示す包括的分析を行った。

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