論文の概要: Fully Hyperbolic Rotation for Knowledge Graph Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03622v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 03:26:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 11:32:04.107355
• Title: Fully Hyperbolic Rotation for Knowledge Graph Embedding
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みのための全双曲回転
• Authors: Qiuyu Liang, Weihua Wang, Feilong Bao, Guanglai Gao,
• Abstract要約: 知識グラフの埋め込みのために設計された,新しい完全双曲モデルを提案する。 我々のモデルは、知識グラフにおける各関係を、ヘッドエンティティからテールエンティティへのローレンツ回転とみなす。 我々のモデルはより少ないパラメータで競合する結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.69417276887153
• License:
• Abstract: Hyperbolic rotation is commonly used to effectively model knowledge graphs and their inherent hierarchies. However, existing hyperbolic rotation models rely on logarithmic and exponential mappings for feature transformation. These models only project data features into hyperbolic space for rotation, limiting their ability to fully exploit the hyperbolic space. To address this problem, we propose a novel fully hyperbolic model designed for knowledge graph embedding. Instead of feature mappings, we define the model directly in hyperbolic space with the Lorentz model. Our model considers each relation in knowledge graphs as a Lorentz rotation from the head entity to the tail entity. We adopt the Lorentzian version distance as the scoring function for measuring the plausibility of triplets. Extensive results on standard knowledge graph completion benchmarks demonstrated that our model achieves competitive results with fewer parameters. In addition, our model get the state-of-the-art performance on datasets of CoDEx-s and CoDEx-m, which are more diverse and challenging than before. Our code is available at https://github.com/llqy123/FHRE.
• Abstract（参考訳）: 双曲回転は、知識グラフとその固有の階層を効果的にモデル化するために一般的に用いられる。 しかし、既存の双曲回転モデルは特徴変換の対数および指数写像に依存している。 これらのモデルは、回転のために双曲空間にデータの特徴を投影するだけであり、双曲空間を完全に活用する能力を制限する。 この問題に対処するために,知識グラフの埋め込み用に設計された完全双曲モデルを提案する。 特徴写像の代わりに、ローレンツモデルを用いて双曲空間でモデルを直接定義する。 我々のモデルは、知識グラフにおける各関係を、ヘッドエンティティからテールエンティティへのローレンツ回転とみなす。 我々は三重項の妥当性を評価するための評価関数としてローレンツ版距離を用いる。 標準知識グラフ補完ベンチマークの広範な結果から,本モデルがより少ないパラメータで競合する結果が得られることを示した。 さらに、私たちのモデルでは、CoDEx-sとCoDEx-mのデータセットで最先端のパフォーマンスを得ています。 私たちのコードはhttps://github.com/llqy123/FHREで公開されています。

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