TransBox: EL++封闭本体嵌入
人工智能
2025-02-05 v2
摘要
OWL（Web本体语言）本体能够将关系事实和类型事实表示为标准知识图谱，并将复杂领域知识表示为描述逻辑（DL）公理，因此在医疗保健和生物信息学等领域被广泛采用。受知识图谱嵌入成功的启发，嵌入OWL本体近年来引起了广泛关注。当前方法主要侧重于学习原子概念和角色的嵌入，从而能够通过专门设计的评分函数基于归一化公理进行评估。然而，它们常常忽略复杂概念的嵌入，使得难以推断更复杂的公理。这一局限性降低了它们在高级推理任务（如本体学习和本体中介查询回答）中的有效性。在本文中，我们提出了EL++封闭本体嵌入，它能够通过组合表示DL中的任何逻辑表达式。此外，我们开发了TransBox，一种有效的EL++封闭本体嵌入方法，能够处理多对一、一对多和多对多关系。我们的大量实验表明，在预测复杂公理的各种真实世界数据集上，TransBox通常能达到最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2410.14571,
title = {TransBox: EL++-closed Ontology Embedding},
author = {Hui Yang and Jiaoyan Chen and Uli Sattler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.14571},
year = {2025}
}