具有关系与时间曲率的双曲时序知识图谱嵌入
计算与语言
2021-06-09 v1
摘要
知识图谱（KG）补全已被过度研究，大量模型被提出用于链接预测（LP）任务。此类模型的主要局限是对时间不敏感。事实上，存储事实的时间方面常被忽略。为此，越来越多的工作将时间视为补全 KG 的参数。在本文中，我们首先证明，通过简单地增加负样本数量，最近的 AttH 模型可以在时序 KG（TKG）上取得有竞争力甚至优于最先进模型的性能，尽管其非时序性。我们进一步提出 Hercules，即 AttH 模型的时间感知扩展，其将黎曼流形的曲率定义为关系和时间的乘积。我们的实验表明，Hercules 和 AttH 在 ICEWS04 和 ICEWS05-15 数据集上均取得了有竞争力或新的最先进性能。因此，在学习 TKG 表示时，应提高警觉以识别时间是否真正提升了性能。
引用
@article{arxiv.2106.04311,
title = {Hyperbolic Temporal Knowledge Graph Embeddings with Relational and Time Curvatures},
author = {Sebastien Montella and Lina Rojas-Barahona and Johannes Heinecke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.04311},
year = {2021}
}
备注
Accepted to Findings of ACL 2021 (Long Paper)