一种用于回答知识图谱路径查询的非交换双线性模型
人工智能
2019-09-05 v1 计算与语言
摘要
用于知识图谱嵌入（KGE）的双线性对角模型（如 DistMult 和 ComplEx）通过将关系表示为对角矩阵，在表达力与计算效率之间取得平衡。尽管它们在预测原子关系上表现良好，但复合关系（关系路径）无法自然地由关系矩阵的乘积建模，因为对角矩阵的乘积是可交换的，从而与关系顺序无关。本文提出一种基于块循环矩阵的新双线性 KGE 模型，称为 BlockHolE。在 BlockHolE 中，关系矩阵可以是非交换的，使得复合关系可通过矩阵乘积建模。该模型参数化方式涵盖从对角到满秩关系矩阵的连续谱。基于循环矩阵傅里叶变换的对偶性，我们开发了一种快速计算技术。
引用
@article{arxiv.1909.01567,
title = {A Non-commutative Bilinear Model for Answering Path Queries in Knowledge Graphs},
author = {Katsuhiko Hayashi and Masashi Shimbo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.01567},
year = {2019}
}
备注
Accepted for EMNLP-IJCNLP 2019