論文の概要: Deep Sparse Latent Feature Models for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15694v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 03:17:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:21:48.651873
• Title: Deep Sparse Latent Feature Models for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 知識グラフ補完のための深部スパース潜時特徴モデル
• Authors: Haotian Li, Rui Zhang, Lingzhi Wang, Bin Yu, Youwei Wang, Yuliang Wei, Kai Wang, Richard Yi Da Xu, Bailing Wang,
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフのためのスパース潜在特徴モデルの新たなフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、欠落した三重項を効果的に完成するだけでなく、潜伏構造の明確な解釈可能性も提供する。 提案手法は,潜在コミュニティを明らかにし,解釈可能な表現を生成することにより,性能を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.342670268545085
• License:
• Abstract: Recent progress in knowledge graph completion (KGC) has focused on text-based approaches to address the challenges of large-scale knowledge graphs (KGs). Despite their achievements, these methods often overlook the intricate interconnections between entities, a key aspect of the underlying topological structure of a KG. Stochastic blockmodels (SBMs), particularly the latent feature relational model (LFRM), offer robust probabilistic frameworks that can dynamically capture latent community structures and enhance link prediction. In this paper, we introduce a novel framework of sparse latent feature models for KGC, optimized through a deep variational autoencoder (VAE). Our approach not only effectively completes missing triples but also provides clear interpretability of the latent structures, leveraging textual information. Comprehensive experiments on the WN18RR, FB15k-237, and Wikidata5M datasets show that our method significantly improves performance by revealing latent communities and producing interpretable representations.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ補完(KGC)の最近の進歩は、大規模知識グラフ(KG)の課題に対処するためのテキストベースのアプローチに焦点を当てている。 それらの業績にもかかわらず、これらの手法はしばしば、KGの基盤となる位相構造の重要な側面であるエンティティ間の複雑な相互接続を見落としている。 確率的ブロックモデル(SBM)、特に潜在機能リレーショナルモデル(LFRM)は、潜在コミュニティ構造を動的にキャプチャし、リンク予測を強化する堅牢な確率的フレームワークを提供する。 本稿では,深部変分オートエンコーダ(VAE)により最適化されたKGCのスパース潜時特徴モデルのフレームワークを提案する。 提案手法は, 欠落した三重項を効果的に完成するだけでなく, テキスト情報を活用することによって, 潜伏構造を明瞭に解釈することを可能にする。 WN18RR, FB15k-237, Wikidata5Mデータセットの総合的な実験により, この手法は潜在コミュニティを明らかにし, 解釈可能な表現を生成することにより, 性能を著しく向上させることが示された。

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