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J-GLOBAL ID：202002255407872483   整理番号：20A2472540

ファンタスティック知識グラフ埋込みとそれらのための正しい空間の発見法【JST・京大機械翻訳】

Fantastic Knowledge Graph Embeddings and How to Find the Right Space for Them

著者 (11件)： Nayyeri Mojtaba (Smart Data Analytics Group (SDA), University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Nayyeri Mojtaba (InfAI Dresden Lab, Dresden, Germany) ,  Xu Chengjin (Smart Data Analytics Group (SDA), University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Vahdati Sahar (InfAI Dresden Lab, Dresden, Germany) ,  Vahdati Sahar (University of Oxford, Oxford, UK) ,  Vassilyeva Nadezhda (Smart Data Analytics Group (SDA), University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Sallinger Emanuel (University of Oxford, Oxford, UK) ,  Sallinger Emanuel (TU Wien, Wien, Austria) ,  Yazdi Hamed Shariat (Smart Data Analytics Group (SDA), University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Lehmann Jens (Smart Data Analytics Group (SDA), University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Lehmann Jens (Fraunhofer IAIS Dresden Lab, Dresden, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12506  ページ： 438-455  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここ数年の間,知識グラフのための機械学習問題を処理するために,いくつかの知識グラフ埋込みモデルを考案した。対称性や推移性のような関係パターンを与えることができるモデルのいくつかは,これらのパターンを推論できないものより実際に低い性能を示した。どの因子が特定のパターンの推論におけるKGEモデル間のそのような性能差に寄与するかは未知である。知識グラフ埋込みモデルの実用性能および関係パターンを推定する能力に直接影響する因子としての解空間の概念を開発した。新しく提案されたモデルdubbed SpacE[数式:原文を参照]に対する解空間の影響を示す。解空間の背後にある理論的考察を記述し,標準ベンチマーク,すなわちWordNetとFreeBaseのセットに関する最先端モデルに対するモデルを評価した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対称性 ,  *ベンチマーク ,  機械学習
準シソーラス用語： WordNet ,  解空間 ,  *グラフ埋込み , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リンク予測 ,  知識グラフ埋込み ,  関係パターン ,  溶液空間 ,  知識完成

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 知識 ,  グラフ埋込み