論文の概要: DELE: Deductive $\mathcal{EL}^{++} \thinspace $ Embeddings for Knowledge Base Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01574v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 14:00:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:43.194135
• Title: DELE: Deductive $\mathcal{EL}^{++} \thinspace $ Embeddings for Knowledge Base Completion
• Title（参考訳）: DELE: Deductive $\mathcal{EL}^{++} \thinspace $ Embeddings for Knowledge Base Completion
• Authors: Olga Mashkova, Fernando Zhapa-Camacho, Robert Hoehndorf,
• Abstract要約: オントロジーはクラス、関係、個人を$mathbbn$に埋め込み、$bbRn$のエンティティ間の類似性を計算することができる。 本手法は,知識ベースや完了タスクのベースライン埋め込みよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.817946135388176
• License:
• Abstract: Ontology embeddings map classes, relations, and individuals in ontologies into $\mathbb{R}^n$, and within $\mathbb{R}^n$ similarity between entities can be computed or new axioms inferred. For ontologies in the Description Logic $\mathcal{EL}^{++}$, several embedding methods have been developed that explicitly generate models of an ontology. However, these methods suffer from some limitations; they do not distinguish between statements that are unprovable and provably false, and therefore they may use entailed statements as negatives. Furthermore, they do not utilize the deductive closure of an ontology to identify statements that are inferred but not asserted. We evaluated a set of embedding methods for $\mathcal{EL}^{++}$ ontologies, incorporating several modifications that aim to make use of the ontology deductive closure. In particular, we designed novel negative losses that account both for the deductive closure and different types of negatives and formulated evaluation methods for knowledge base completion. We demonstrate that our embedding methods improve over the baseline ontology embedding in the task of knowledge base or ontology completion.
• Abstract（参考訳）: オントロジーは、オントロジーにおけるクラス、関係、および個人を$\mathbb{R}^n$に埋め込み、エンティティ間の$\mathbb{R}^n$類似性を計算したり、新しい公理を推論することができる。 Description Logic $\mathcal{EL}^{++}$のオントロジーでは、オントロジーのモデルを明示的に生成するいくつかの埋め込みメソッドが開発されている。 しかし、これらの手法はいくつかの制限に悩まされており、証明不可能で証明不可能なステートメントを区別しないため、関連するステートメントを負として使用することができる。 さらに、推論されるが主張されないステートメントを特定するために、オントロジーの誘惑的なクロージャを使用しない。 我々は,$\mathcal{EL}^{++}$オントロジーに対する埋め込み手法のセットを評価し,オントロジー推論クロージャの利用を目的としたいくつかの修正を取り入れた。 特に,還元的閉鎖と異なるタイプの負の双方を考慮に入れた新規な負の損失を設計し,知識ベース完成のための定式化評価手法を考案した。 本研究では,本手法が知識ベースやオントロジー完了のタスクに埋め込まれたベースラインオントロジーよりも優れていることを示す。

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