Fugu-MT 論文翻訳(概要): Approximating Probabilistic Inference in Statistical EL with Knowledge Graph Embeddings

論文の概要: Approximating Probabilistic Inference in Statistical EL with Knowledge Graph Embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11821v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 15:08:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 14:23:08.625130
Title: Approximating Probabilistic Inference in Statistical EL with Knowledge Graph Embeddings
Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みを用いた統計ELの確率的推論の近似
Authors: Yuqicheng Zhu, Nico Potyka, Bo Xiong, Trung-Kien Tran, Mojtaba Nayyeri, Evgeny Kharlamov, Steffen Staab,
Abstract要約: 統計的EL(SEL)の例を用いて,知識グラフの埋め込みを用いて確率的推論を効率的に近似する方法を説明する。我々は,ランタイムと音質保証の証明を提供し,我々のアプローチのランタイムと近似品質を実証的に評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.131810606677874
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Statistical information is ubiquitous but drawing valid conclusions from it is prohibitively hard. We explain how knowledge graph embeddings can be used to approximate probabilistic inference efficiently using the example of Statistical EL (SEL), a statistical extension of the lightweight Description Logic EL. We provide proofs for runtime and soundness guarantees, and empirically evaluate the runtime and approximation quality of our approach.
Abstract（参考訳）: 統計情報はユビキタスであるが、そこから有効な結論を引き出すことは違法に困難である。本稿では,知識グラフ埋め込みを用いて確率的推論を効率的に近似する方法を,軽量な記述論理ELの統計拡張である統計EL(SEL)の例を用いて説明する。我々は,ランタイムと音質保証の証明を提供し,我々のアプローチのランタイムと近似品質を実証的に評価する。

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