論文の概要: Graph Neural Network-Based Entity Extraction and Relationship Reasoning in Complex Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15195v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 16:23:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:50.531865
• Title: Graph Neural Network-Based Entity Extraction and Relationship Reasoning in Complex Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 複雑な知識グラフにおけるグラフニューラルネットワークに基づくエンティティ抽出と関係推論
• Authors: Junliang Du, Guiran Liu, Jia Gao, Xiaoxuan Liao, Jiacheng Hu, Linxiao Wu,
• Abstract要約: 本研究では,グラフニューラルネットワークに基づく知識グラフ実体抽出と関係推論アルゴリズムを提案する。 本稿では、エンドツーエンドのジョイントモデルを構築することにより、エンティティと関係の効率的な認識と推論を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5998200006932823
• License:
• Abstract: This study proposed a knowledge graph entity extraction and relationship reasoning algorithm based on a graph neural network, using a graph convolutional network and graph attention network to model the complex structure in the knowledge graph. By building an end-to-end joint model, this paper achieves efficient recognition and reasoning of entities and relationships. In the experiment, this paper compared the model with a variety of deep learning algorithms and verified its superiority through indicators such as AUC, recall rate, precision rate, and F1 value. The experimental results show that the model proposed in this paper performs well in all indicators, especially in complex knowledge graphs, it has stronger generalization ability and stability. This provides strong support for further research on knowledge graphs and also demonstrates the application potential of graph neural networks in entity extraction and relationship reasoning.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,知識グラフの複雑な構造をモデル化するために,グラフ畳み込みネットワークとグラフアテンションネットワークを用いて,グラフニューラルネットワークに基づく知識グラフ実体抽出と関係推論アルゴリズムを提案する。 本稿では、エンドツーエンドのジョイントモデルを構築することにより、エンティティと関係の効率的な認識と推論を実現する。 実験では,モデルとさまざまなディープラーニングアルゴリズムを比較し,AUC,リコール率,精度,F1値などの指標を用いてその優位性を検証した。 実験結果から,本論文で提案したモデルはすべての指標,特に複雑な知識グラフにおいて,より強力な一般化能力と安定性を有することが示された。 これは知識グラフのさらなる研究への強力な支援を提供し、エンティティ抽出と関係推論におけるグラフニューラルネットワークの適用可能性を示す。

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