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J-GLOBAL ID：202002277835776174   整理番号：20A2472552

時系列Gauss埋込みに基づく時間知識グラフ完成【JST・京大機械翻訳】

Temporal Knowledge Graph Completion Based on Time Series Gaussian Embedding

著者 (6件)： Xu Chenjin (Smart Data Analytics Group, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Nayyeri Mojtaba (Smart Data Analytics Group, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Alkhoury Fouad (Smart Data Analytics Group, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Yazdi Hamed (Smart Data Analytics Group, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Lehmann Jens (Smart Data Analytics Group, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Lehmann Jens (Enterprise Information Systems Department, Fraunhofer IAIS, Sankt Augustin, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12506  ページ： 654-671  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： 知識グラフ(KG)埋込みは,近年ますます注目を集めている。ほとんどのKG埋込みモデルは,時間意識のトリプルから学習する。しかし,トリプル以外の時間情報の包含はKGEモデルの性能をさらに改善する。この点に関して,ATiSE,時間情報を組み込んだ時間KG埋込みモデルを,付加時間系列分解を用いてエンティティ/関係表現に組み入れた。さらに,時間にわたるエンティティ/関係表現の進化中の時間的不確実性を考慮して,時間KGの表現を多次元Gauss分布の空間に写像した。時間ステップにおける各エンティティ/関係埋込みの平均は,現在の期待位置を示し,一方,その共分散(時間的に静止している)は,その時間的不確実性を表す。実験結果は,ATiSEが最先端のKGEモデルおよび4つの時間的KGに関するリンク予測に関する既存の時間KGEモデルを著しく凌駕することを示した。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： 正規分布 ,  不確実性 ,  *共分散 ,  高次元
準シソーラス用語： 時間ステップ ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 時間知識グラフ ,  知識表現と推論 ,  時系列分解

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列 ,  埋込み ,  知識グラフ