Rot-Pro：通过投影建模知识图谱嵌入中的传递性
人工智能
2021-10-28 v1
摘要
知识图谱嵌入模型学习知识图谱中实体与关系的表示，以预测实体间缺失的链接（关系）。其有效性深受建模与推断不同关系模式（如对称、非对称、逆、组合与传递）能力的影响。尽管现有模型已能建模其中多种关系模式，但传递性这一非常常见的关系模式仍未被完全支持。本文中，我们首先从理论上证明传递关系可通过投影建模。随后提出 Rot-Pro 模型，将投影与关系旋转相结合。我们证明 Rot-Pro 可推断上述所有关系模式。实验结果表明，所提 Rot-Pro 模型有效学习了传递模式，并在含传递关系数据集的链接预测任务上取得了最先进结果。
引用
@article{arxiv.2110.14450,
title = {Rot-Pro: Modeling Transitivity by Projection in Knowledge Graph Embedding},
author = {Tengwei Song and Jie Luo and Lei Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.14450},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 6 figures, to be published in NeurIPS 2021