論文の概要: Knowledge Graph and Hypergraph Transformers with Repository-Attention and Journey-Based Role Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03304v1
• Date: Sat, 07 Feb 2026 22:44:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.130442
• Title: Knowledge Graph and Hypergraph Transformers with Repository-Attention and Journey-Based Role Transport
• Title（参考訳）: Repository-Attention and Journey-Based Role Transport を用いた知識グラフとハイパーグラフ変換器
• Authors: Mahesh Godavarti,
• Abstract要約: 本稿では,知識と言語表現を分離したまま,文と構造化データを用いた共同学習のための簡潔なアーキテクチャを提案する。 このモデルは知識グラフとハイパーグラフをロールスロットを持つ構造化インスタンスとして扱い、言語トランスフォーマーが参加可能なキーバリューリポジトリにエンコードする。 本稿では, マルチストリームアーキテクチャ, インスタンスローカル, 近傍, グローバルミキシングアテンションを持つ階層層群, 個別リポジトリ上の検索, マスク付き言語モデリング, リンク予測, ロール整合性を対象とするマルチタスク目標について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a concise architecture for joint training on sentences and structured data while keeping knowledge and language representations separable. The model treats knowledge graphs and hypergraphs as structured instances with role slots and encodes them into a key-value repository that a language transformer can attend over. Attention is conditioned by journey-based role transport, which unifies edge-labeled KG traversal, hyperedge traversal, and sentence structure. We outline a dual-stream architecture, hierarchical layer groups with instance-local, neighborhood, and global mixing attention, retrieval over a separate repository, and multi-task objectives spanning masked language modeling, link prediction, and role-consistency denoising. The result is an explicit, inspectable separation between linguistic context and structured knowledge, while still enabling tight alignment through cross-attention.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識と言語表現を分離したまま,文と構造化データを用いた共同学習のための簡潔なアーキテクチャを提案する。 このモデルは知識グラフとハイパーグラフをロールスロットを持つ構造化インスタンスとして扱い、言語トランスフォーマーが参加可能なキーバリューリポジトリにエンコードする。 注意は、エッジラベル付きKGトラバーサル、ハイパーエッジトラバーサル、および文構造を統一する旅行ベースのロールトランスポートによって条件付けられる。 本稿では, マルチストリームアーキテクチャ, インスタンスローカル, 近傍, グローバルミキシングアテンションを持つ階層層群, 個別リポジトリ上の検索, マスク付き言語モデリング, リンク予測, ロール整合性を対象とするマルチタスク目標について概説する。 その結果は、言語コンテキストと構造化知識の明確かつ検査可能な分離でありながら、クロスアテンションを通じて厳密なアライメントを可能にしている。

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