論文の概要: PathE: Leveraging Entity-Agnostic Paths for Parameter-Efficient Knowledge Graph Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19095v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 12:41:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 14:03:06.601900
- Title: PathE: Leveraging Entity-Agnostic Paths for Parameter-Efficient Knowledge Graph Embeddings
- Title（参考訳）: PathE: パラメータ効率の良い知識グラフ埋め込みのためのエンティティ非依存パスの活用
- Authors: Ioannis Reklos, Jacopo de Berardinis, Elena Simperl, Albert Meroño-Peñuela,
- Abstract要約: 知識グラフ(KG)に関係を埋め込むモデルPathEを提案する。
エンティティの埋め込みを格納するのではなく、複数のエンティティ-リレーショナルパスを活用することで、それらを計算することを学ぶ。
PathEは、現実世界のアプリケーションでよく見られる、リレーショナルに多様性があり、十分に接続されたKGに対して効率的で費用対効果がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.644991336881551
- License:
- Abstract: Knowledge Graphs (KGs) store human knowledge in the form of entities (nodes) and relations, and are used extensively in various applications. KG embeddings are an effective approach to addressing tasks like knowledge discovery, link prediction, and reasoning. This is often done by allocating and learning embedding tables for all or a subset of the entities. As this scales linearly with the number of entities, learning embedding models in real-world KGs with millions of nodes can be computationally intractable. To address this scalability problem, our model, PathE, only allocates embedding tables for relations (which are typically orders of magnitude fewer than the entities) and requires less than 25% of the parameters of previous parameter efficient methods. Rather than storing entity embeddings, we learn to compute them by leveraging multiple entity-relation paths to contextualise individual entities within triples. Evaluated on four benchmarks, PathE achieves state-of-the-art performance in relation prediction, and remains competitive in link prediction on path-rich KGs while training on consumer-grade hardware. We perform ablation experiments to test our design choices and analyse the sensitivity of the model to key hyper-parameters. PathE is efficient and cost-effective for relationally diverse and well-connected KGs commonly found in real-world applications.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、人間の知識をエンティティ(ノード)と関係の形で格納し、様々なアプリケーションで広く使われている。
KG埋め込みは、知識発見、リンク予測、推論といったタスクに対処するための効果的なアプローチである。
これはしばしば、すべてのエンティティまたはサブセットの埋め込みテーブルを割り当てて学習することによって行われる。
これはエンティティの数と線形にスケールするので、数百万のノードを持つ実世界のKGに埋め込みモデルを学習することは、計算的に難解である。
このスケーラビリティ問題に対処するために、我々のモデルであるPathEは、(通常エンティティよりも桁違いに少ない)関係の埋め込みテーブルのみを割り当て、従来のパラメータ効率の手法のパラメータの25%未満を必要とします。
エンティティ埋め込みを格納するのではなく、複数のエンティティ関連パスを活用して、個々のエンティティをトリプル内でコンテキスト化することで、それらを計算することを学ぶ。
PathEは4つのベンチマークで評価され、関係予測における最先端のパフォーマンスを達成し、コンシューマグレードハードウェアのトレーニング中にパスリッチなKGのリンク予測において競争力を維持している。
我々は、設計選択を検証し、モデルの感度をキーハイパーパラメータに解析するためにアブレーション実験を行う。
PathEは、現実世界のアプリケーションでよく見られる、リレーショナルに多様性があり、十分に接続されたKGに対して効率的で費用対効果がある。
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