論文の概要: A Semantic Partitioning Method for Large-Scale Training of Knowledge Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04613v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 16:53:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:54:52.803892
• Title: A Semantic Partitioning Method for Large-Scale Training of Knowledge Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みの大規模学習のための意味的分割法
• Authors: Yuhe Bai,
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフのオントロジーを組み込んだ新しいアルゴリズムを提案する。 予備的な結果は,アルゴリズムがいくつかの人気のあるベンチマークでよく動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In recent years, knowledge graph embeddings have achieved great success. Many methods have been proposed and achieved state-of-the-art results in various tasks. However, most of the current methods present one or more of the following problems: (i) They only consider fact triplets, while ignoring the ontology information of knowledge graphs. (ii) The obtained embeddings do not contain much semantic information. Therefore, using these embeddings for semantic tasks is problematic. (iii) They do not enable large-scale training. In this paper, we propose a new algorithm that incorporates the ontology of knowledge graphs and partitions the knowledge graph based on classes to include more semantic information for parallel training of large-scale knowledge graph embeddings. Our preliminary results show that our algorithm performs well on several popular benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年,知識グラフの埋め込みは大きな成功を収めている。 多くの手法が提案され、様々なタスクで最先端の結果が得られた。 しかし、現在の手法のほとんどは以下の問題の1つ以上を提示している。 一 知識グラフのオントロジー情報を無視しつつ、事実三つ子のみを考慮すること。 (ii)得られた埋め込みには意味情報があまり含まれていない。 したがって、これらの埋め込みを意味的なタスクに利用することは問題となる。 (3)大規模な訓練は行わない。 本稿では,知識グラフのオントロジーを組み込んだ新しいアルゴリズムを提案する。 予備的な結果は,アルゴリズムがいくつかの人気のあるベンチマークでよく動作することを示す。

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