超双曲知识图谱嵌入
机器学习
2022-06-02 v1 人工智能
摘要
近期知识图谱（KG）嵌入因双曲几何在表示层次结构上的优越能力而取得进展。然而，真实世界 KG 的拓扑结构颇为异构，即一个 KG 由多个不同层次结构与非层次图结构组成。因此，同质（欧氏或双曲）几何不足以公平表示此类异构结构。为捕捉 KG 的拓扑异构性，我们提出一种超双曲（或伪黎曼）流形中的超双曲 KG 嵌入（UltraE），其无缝交织双曲与球面流形。特别地，我们将每种关系建模为保持伪黎曼双线性形式的伪正交变换。该伪正交变换被分解为多种算子（即圆周旋转、反射与双曲旋转），从而允许同时建模异构结构与复杂关系模式。在三个标准 KG 上的实验结果表明，UltraE 优于先前基于欧氏与双曲的方法。
引用
@article{arxiv.2206.00449,
title = {Ultrahyperbolic Knowledge Graph Embeddings},
author = {Bo Xiong and Shichao Zhu and Mojtaba Nayyeri and Chengjin Xu and Shirui Pan and Chuan Zhou and Steffen Staab},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.00449},
year = {2022}
}
备注
Accepted to SIGKDD'22