論文の概要: MUSE: Multi-Knowledge Passing on the Edges, Boosting Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05283v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 18:10:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 19:44:18.037804
• Title: MUSE: Multi-Knowledge Passing on the Edges, Boosting Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: MUSE: エッジをマルチ知識でパスし、知識グラフの補完を強化
• Authors: Pengjie Liu,
• Abstract要約: Knowledge Graph Completionは、(ヘッドエンティティ)-[リレーション]-(テールエンティティ)三重項の不足情報を予測することを目的としています。 本稿では,3次元の埋め込み空間を学習する知識認識推論モデル MUSE を提案する。 実験の結果,MUSEは4つの公開データセットにおいて,他のベースラインよりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Graph Completion (KGC) aims to predict the missing information in the (head entity)-[relation]-(tail entity) triplet. Deep Neural Networks have achieved significant progress in the relation prediction task. However, most existing KGC methods focus on single features (e.g., entity IDs) and sub-graph aggregation, which cannot fully explore all the features in the Knowledge Graph (KG), and neglect the external semantic knowledge injection. To address these problems, we propose MUSE, a knowledge-aware reasoning model to learn a tailored embedding space in three dimensions for missing relation prediction through a multi-knowledge representation learning mechanism. Our MUSE consists of three parallel components: 1) Prior Knowledge Learning for enhancing the triplets' semantic representation by fine-tuning BERT; 2) Context Message Passing for enhancing the context messages of KG; 3) Relational Path Aggregation for enhancing the path representation from the head entity to the tail entity. Our experimental results show that MUSE significantly outperforms other baselines on four public datasets, such as over 5.50% improvement in H@1 and 4.20% improvement in MRR on the NELL995 dataset. The code and all datasets will be released via https://github.com/NxxTGT/MUSE.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ補完(KGC)は、(ヘッドエンティティ)-(リレーション)-(テールエンティティ)三重項の不足情報を予測することを目的としている。 ディープニューラルネットワークは関係予測タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 しかし、既存のほとんどのKGCメソッドは、単一の機能(エンティティIDなど)とサブグラフアグリゲーション(サブグラフアグリゲーション)に焦点を当てており、知識グラフ(KG)のすべての機能を完全に探索することはできず、外部意味的な知識注入を無視する。 これらの問題に対処するために,多知識表現学習機構を用いて,関係予測の欠如に対して,3次元で適切な埋め込み空間を学習する知識認識推論モデル MUSE を提案する。 私たちのMUSEは3つの並列コンポーネントから構成されています。 1)細調整BERTによる三重項の意味表現の強化のための事前知識学習 2)KGのコンテキストメッセージを強化するコンテキストメッセージパッシング 3) 経路表現をヘッドエンティティからテールエンティティへ拡張するためのリレーショナルパス集約 NELL995データセットの5.50%以上のH@1の改善と4.20%のMRRの改善など、MUSEが4つの公開データセットで他のベースラインを著しく上回ることを示す実験結果を得た。 コードとすべてのデータセットはhttps://github.com/NxxTGT/MUSEで公開される。

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