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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-11 09:45
遷移関数とスコア関数の分離による知識グラフの補完
濱 健太松原 崇上原邦昭神戸大IBISML2019-41
抄録 (和) 知識グラフは2つのエンティティと, それらが満たす関係の3つ組の集合で表現され, 情報抽出や質問応答, 文章理解など様々なタスクに活用される. 知識グラフの多くは関係やエンティティの欠損を含むため, 他のタスクへ利用する場合, Knowledge Graph Completion (KGC)を行う必要がある. Translation-based models はエンティティの埋め込み点と関係による遷移関数を学習し, 埋め込み点の遷移先を予測する. しかしこれらのモデルは, 関係による複数回の遷移を必要とする Path Query Answering (PQA)などのタスクにおいては, 予測精度が低下することが知られている. 一方で, 予測精度の低下を防ぐため, 遷移先の埋め込み点と正解の埋め込み点を一致させると, 一対多関係を持つような埋め込み点が一点に潰れてしまう. 本研究は, 上記の問題を解決するため, 遷移用関数と遷移後の点の評価用関数を別々に定義することで, PQA, KGCにおける精度を向上させる手法を提案した. 
(英) A knowledge graph is represented by a set of two entities and the relations, and used for various tasks such as information extraction, question answering, and sentence understanding. Since many knowledge graphs include missing relations and entities, Knowledge Graph Completion (KGC) is important to use for other tasks. Translation-based Models can predict missing entities by learning transition functions and embeddings of entities. However, many of these models are known that the accuracy of prediction is reduced in tasks such as Path Query Answering (PQA), which makes multiple transitions. On the other hand, if the transition embedding point is matched with the correct embedding point in order to prevent the loss of prediction accuracy, the embedding point having a one-to-many relationship will be collapsed into one point. In this study, we tried to solve the above problem by defining a transition function and an evaluation function of transition points separately in translation-based models. The proposed method improved accuracy in PQA and KGC.
キーワード (和) 知識グラフ / リンク予測 / 知識グラフ埋め込み / / / / /  
(英) Knowledge Graph / Link Prediction / Knowledge Graph Embedding / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 476, IBISML2019-41, pp. 59-62, 2020年3月.
資料番号 IBISML2019-41 
発行日 2020-03-03 (IBISML) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2019-41

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2020-03-10 - 2020-03-11 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto University 
テーマ(和) 機械学習一般 
テーマ(英) Machine learning, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2020-03-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 遷移関数とスコア関数の分離による知識グラフの補完 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Knowledge Graph Completion by Separating Transition and Score Functions 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 知識グラフ / Knowledge Graph  
キーワード(2)(和/英) リンク予測 / Link Prediction  
キーワード(3)(和/英) 知識グラフ埋め込み / Knowledge Graph Embedding  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 濱 健太 / Kenta Hama / ハマ ケンタ
第1著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 松原 崇 / Takashi Matsubara / マツバラ タカシ
第2著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 上原 邦昭 / Kuniaki Uehara / ウエハラ クニアキ
第3著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-03-11 09:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2019-41 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.476 
ページ範囲 pp.59-62 
ページ数
発行日 2020-03-03 (IBISML) 


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