論文の概要: Resilience in Knowledge Graph Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21163v1
- Date: Mon, 28 Oct 2024 16:04:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:17:47.462487
- Title: Resilience in Knowledge Graph Embeddings
- Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みにおけるレジリエンス
- Authors: Arnab Sharma, N'Dah Jean Kouagou, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo,
- Abstract要約: 我々は、一般化、性能の整合性、分散適応、堅牢性といったいくつかの要因を含む、レジリエンスを一元的に定義する。
調査の結果,既存の研究のほとんどはレジリエンス,すなわち堅牢性に重点を置いていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90894751866253
- License:
- Abstract: In recent years, knowledge graphs have gained interest and witnessed widespread applications in various domains, such as information retrieval, question-answering, recommendation systems, amongst others. Large-scale knowledge graphs to this end have demonstrated their utility in effectively representing structured knowledge. To further facilitate the application of machine learning techniques, knowledge graph embedding (KGE) models have been developed. Such models can transform entities and relationships within knowledge graphs into vectors. However, these embedding models often face challenges related to noise, missing information, distribution shift, adversarial attacks, etc. This can lead to sub-optimal embeddings and incorrect inferences, thereby negatively impacting downstream applications. While the existing literature has focused so far on adversarial attacks on KGE models, the challenges related to the other critical aspects remain unexplored. In this paper, we, first of all, give a unified definition of resilience, encompassing several factors such as generalisation, performance consistency, distribution adaption, and robustness. After formalizing these concepts for machine learning in general, we define them in the context of knowledge graphs. To find the gap in the existing works on resilience in the context of knowledge graphs, we perform a systematic survey, taking into account all these aspects mentioned previously. Our survey results show that most of the existing works focus on a specific aspect of resilience, namely robustness. After categorizing such works based on their respective aspects of resilience, we discuss the challenges and future research directions.
- Abstract（参考訳）: 近年,知識グラフが注目され,情報検索や質問応答,レコメンデーションシステムなど,様々な分野に広く応用されている。
この目的に対する大規模知識グラフは、構造化知識を効果的に表すのに有用であることを示した。
機械学習技術の適用をさらに促進するため,知識グラフ埋め込み(KGE)モデルが開発されている。
このようなモデルは知識グラフ内の実体と関係をベクトルに変換することができる。
しかし、これらの埋め込みモデルは、しばしばノイズ、不足情報、分散シフト、敵攻撃などに関連する課題に直面します。
これにより、サブ最適埋め込みや誤った推論が発生し、ダウンストリームアプリケーションに悪影響を及ぼす可能性がある。
既存の文献では、KGEモデルに対する敵攻撃に焦点が当てられているが、他の重要な側面に関する課題は未解明のままである。
本稿では、まず、一般化、性能の整合性、分散適応、堅牢性といったいくつかの要因を含む、レジリエンスの統一的な定義について述べる。
これらの概念を機械学習全般に形式化し、知識グラフの文脈で定義する。
知識グラフの文脈におけるレジリエンスに関する既存の研究のギャップを見つけるために、これらの側面をすべて考慮し、システマティックな調査を実施します。
調査の結果,既存の研究のほとんどはレジリエンス,すなわち堅牢性に重点を置いていることがわかった。
これらの作品をそれぞれのレジリエンスの側面に基づいて分類した後、課題と今後の研究方向性について論じる。
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