Triple2Vec のバックアップ(No.4)

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  • 1 (2021-05-21 (金) 02:16:21)
  • 2 (2021-05-21 (金) 10:07:24)
  • 3 (2021-05-24 (月) 11:38:32)
  • 4 (2021-05-25 (火) 14:14:44)
  • 5 (2021-05-25 (火) 15:55:57)
  • 6 (2021-05-25 (火) 17:04:12)
  • 7 (2021-05-26 (水) 13:51:50)
  • 8 (2021-05-31 (月) 14:49:09)

提案論文

• Learning Triple Embeddings from Knowledge Graphs
  Fionda, V., & Pirrò, G. (2020). Learning Triple Embeddings from Knowledge Graphs. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(04), 3874-3881. https://doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5800

定義等

• 知識グラフ：\( G=(V_G,E_G,T_G) \)
  • \( V_G \)：エンティティ（頂点）の集合
  • \( E_G \)：述語の集合
  • \( T_G \)：トリプルの集合
• \( G=(V_G,E_G) \)：無向グラフ (undirected graph)または有向グラフ (directed graph)
• \( \mathcal{G}_L=(V_L,E_L) \)：線グラフ (line graph)
  • \( G \)のエッジを\( \mathcal{G}_L \)のノードにする
  • \( G \)のエッジが共通のノードを持つとき、\( \mathcal{G}_L \)の2頂点は隣接する
  • \( G \)が有向のとき\( \mathcal{G}_L \)も有向。

Triple Line Graph

• 知識グラフからの線グラフ構築の問題点
  1. 意味が抜け落ちる
• Triple Line Graphの定義
  • \( \mathcal{G}_L=(V_L,R_L,w) \)
  1. ノードは\( G \)のトリプルに対応
  2. \( \mathcal{G}_L \)の2つのノード\( s_1,p_1,o_1 \)と\( s_2,p_2,o_2 \)は、\( \{s_1,o_1\}\cap\{s_2,o_2\}\neq\emptyset \)のとき接続
     • つまり、主語同士・目的語同士もしくは主語・目的語間に同じものがあれば接続。
  3. 関数\( w \)は値域\( [0,1] \)で、全てのエッジに重みづけをする。

Triple2Vecの手法

1. Triple Line Graph の作成
2. エッジの重みを計算する
3. 重み付き Triple Line Graph の探索
4. Skip-gram を利用したエンベッディングを行う