IME：集成多曲率共享与特定嵌入的时序知识图谱补全
人工智能
2024-04-01 v1
摘要
时序知识图谱引入了时间维度，能够精确捕捉知识的演化，反映现实世界的动态特性。通常，TKGs包含复杂的几何结构，各种几何结构交织在一起。然而，现有的时序知识图谱补全方法要么在单一空间中建模TKG，要么忽略不同曲率空间的异质性，从而限制了它们捕捉这些复杂几何结构的能力。本文提出了一种新颖的集成多曲率共享与特定嵌入模型用于TKGC任务。具体地，IME将TKG建模到多曲率空间中，包括超球面、双曲和欧几里得空间。随后，IME融入了两个关键性质，即空间共享属性和空间特定属性。空间共享属性有助于学习不同曲率空间之间的共性，并缓解由多曲率空间的异质性引起的空间间隙，而空间特定属性则捕捉特征特性。同时，IME提出了一种可调节多曲率池化方法，以有效保留重要信息。此外，IME创新性地设计了相似性、差异性和结构损失函数以实现所述目标。实验结果清楚地表明，IME在性能上优于现有的最先进TKGC模型。
引用
@article{arxiv.2403.19881,
title = {IME: Integrating Multi-curvature Shared and Specific Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion},
author = {Jiapu Wang and Zheng Cui and Boyue Wang and Shirui Pan and Junbin Gao and Baocai Yin and Wen Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.19881},
year = {2024}
}