知识超图嵌入与关系代数的结合
机器学习
2021-02-19 v1
摘要
基于嵌入的知识超图推理方法为每个实体和关系学习一种表示。现有方法未能捕捉图中关系背后的过程式规则。我们提出一种称为 ReAlE 的简单基于嵌入的模型，该模型在知识超图（广义知识图）中执行链接预测，并能够以关系代数运算的形式表示高层抽象。我们从理论上证明 ReAlE 具有完全表达能力，并提供证明和实证证据，表明它可以表示原始关系代数运算的一个大的子集，即重命名、投影、集合并、选择和集合差。我们还通过实验验证 ReAlE 在知识超图补全以及表示这些原始关系代数运算各自方面优于最先进的模型。对于后一个实验，我们生成了一个合成知识超图，为此我们设计了一种基于 Erdos-Renyi 随机图生成模型的算法。
引用
@article{arxiv.2102.09557,
title = {Knowledge Hypergraph Embedding Meets Relational Algebra},
author = {Bahare Fatemi and Perouz Taslakian and David Vazquez and David Poole},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09557},
year = {2021}
}