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J-GLOBAL ID：201702250290594623   整理番号：17A0690447

Graph Neural Networkを用いた未知エンティティの表現獲得について

著者 (4件)： 濱口拓男 (奈良先端科学技術大学院大) ,  大岩秀和 (Recruit Inst. of Technol.) ,  新保仁 (奈良先端科学技術大学院大) ,  松本裕治 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： SLP-116  ページ： Vol.2017-SLP-116,No.20,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2017年05月08日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 知識ベース補完は知識ベース内で欠落している情報を推定するタスクである。本論文では知識ベース補完における未知entity問題を扱う。未知entity問題とは,訓練データに含まれないentityが予測時に与えられた場合,そのentityに関する知識をどのようにして獲得するのかという問題である。埋め込みに基づいた知識ベース補完の既存手法は,予測時に与えられるentityはすべて訓練データ中に出現している仮定を置いているため,未知entityの表現をどう獲得するかは明らかではなかった。今回我々は再度モデルを学習するということなく,この未知entity問題を解決する。具体的には,未知entityに関する補助的な知識を用いることで知識グラフ上のGraph neural networkを構築し,既存の表現から知識を転用することで未知entityに関する表現を得る。我々は未知entityの実験において提案する手法の効果を示した。またWordNetデータを用いた標準的な知識ベース補完の設定の下でも,先行研究に比較して良い精度を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *知識ベース ,  補完 ,  グラフ ,  伝搬 ,  実験 ,  *知識獲得 ,  データ ,  グラフニューラルネットワーク ,  知識グラフ ,  評価実験
準シソーラス用語： エンティティ ,  情報伝播

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (23件)：

• Bollacker, K., Evans, C., Paritosh, P., Sturge, T. and Taylor, J.: Freebase: A Collaboratively Created Graph Database for Structuring Human Knowledge, Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, SIGMOD ’08, pp. 1247-1250 (online), DOI: 10.1145/1376616.1376746 (2008).
• Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J. and Yakhnenko, O.: Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data, Advances in Neural Information Processing Systems 26 (Burges, C. J. C., Bottou, L., Welling, M., Ghahramani, Z. and Weinberger, K. Q., eds.), pp. 2787-2795 (online), available from <http://papers.nips.cc/paper/5071-translating-embeddings-for-modeling-multi-relational-data.pdf> (2013).
• Cao, S., Lu, W. and Xu, Q.: Deep Neural Networks for Learning Graph Representations (2016).
• Defferrard, M., Bresson, X. and Vandergheynst, P.: Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering, Advances in Neural Information Processing Systems 29 (Lee, D. D., Sugiyama, M., Luxburg, U. V., Guyon, I. and Garnett, R., eds.), pp. 3844-3852 (online), available from <http://papers.nips.cc/paper/6081-convolutional-neural-networks-on-graphs-with-fastlocalized-spectral-filtering.pdf> (2016).
• Guu, K., Miller, J. and Liang, P.: Traversing Knowledge Graphs in Vector Space, Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (2015).

タイトルに関連する用語 (3件)： エンティティ ,  表現 ,  獲得