論文の概要: Markov Process-Based Graph Convolutional Networks for Entity Classification in Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17438v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 09:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:53:58.407077
• Title: Markov Process-Based Graph Convolutional Networks for Entity Classification in Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフにおけるエンティティ分類のためのマルコフプロセスに基づくグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Johannes Mäkelburg, Yiwen Peng, Mehwish Alam, Tobias Weller, Maribel Acosta,
• Abstract要約: マルコフプロセスに基づくアーキテクチャをよく知られたグラフ畳み込みネットワーク(GCN)に導入する。 このエンドツーエンドネットワークは、マルコフプロセス内の知識グラフにおけるエンティティのクラスアフィリエイトの予測を学習する。 実験は、いくつかの研究されたアーキテクチャとデータセットにおいて、既存のモデルよりもパフォーマンスが向上したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6252896527001486
• License:
• Abstract: Despite the vast amount of information encoded in Knowledge Graphs (KGs), information about the class affiliation of entities remains often incomplete. Graph Convolutional Networks (GCNs) have been shown to be effective predictors of complete information about the class affiliation of entities in KGs. However, these models do not learn the class affiliation of entities in KGs incorporating the complexity of the task, which negatively affects the models prediction capabilities. To address this problem, we introduce a Markov process-based architecture into well-known GCN architectures. This end-to-end network learns the prediction of class affiliation of entities in KGs within a Markov process. The number of computational steps is learned during training using a geometric distribution. At the same time, the loss function combines insights from the field of evidential learning. The experiments show a performance improvement over existing models in several studied architectures and datasets. Based on the chosen hyperparameters for the geometric distribution, the expected number of computation steps can be adjusted to improve efficiency and accuracy during training.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)に符号化された膨大な量の情報にもかかわらず、エンティティのクラス関連に関する情報はしばしば不完全である。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、KGsにおけるエンティティのクラスアフィリエイトに関する完全な情報の効果的な予測因子であることが示されている。 しかしながら、これらのモデルは、モデルの予測能力に悪影響を及ぼすタスクの複雑さを取り入れたKGsにおけるエンティティのクラスアフィリエイトを学習しない。 この問題に対処するために、マルコフプロセスに基づくアーキテクチャをよく知られたGCNアーキテクチャに導入する。 このエンドツーエンドネットワークは、マルコフプロセス内のKGにおけるエンティティのクラスアフィリエイトの予測を学習する。 幾何分布を用いて、トレーニング中に計算ステップの数を学習する。 同時に、損失関数は、明らかな学習の分野からの洞察を組み合わせる。 この実験は、いくつかの研究されたアーキテクチャとデータセットにおいて、既存のモデルよりもパフォーマンスが向上したことを示している。 幾何分布に対する選択されたハイパーパラメータに基づいて、予測された計算ステップ数を調整して、トレーニング中の効率と精度を向上させることができる。

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