Vi introducerar en kontradiktorisk inlärningsram, som vi kallade KBGAN, för att förbättra prestandan hos ett brett spektrum av befintliga kunskapsgrafer som inbäddar modeller. Eftersom kunskapsdiagramdata vanligtvis bara innehåller positiva fakta, är provtagning användbara negativa träningsexempel en icke-trivial uppgift. Att ersätta huvud- eller svansenheten i ett faktum med en enhetligt slumpmässigt utvald enhet är en konventionell metod för att generera negativa fakta som används av många tidigare verk, men majoriteten av negativa fakta som genereras på detta sätt kan lätt diskrimineras från positiva fakta, och kommer att bidra lite till utbildningen. Inspirerade av generativa kontrariska nätverk (Gans) använder vi ett kunskapsdiagram som inbäddar modell som en negativ provgenerator för att hjälpa till med utbildningen av vår önskade modell, som fungerar som discriminator i GANs. Syftet med generatorn är att generera svåra negativa prover som kan maximera deras likhet bestäms av discriminatorn, medan discriminatorn minimerar sin träningsförlust. Detta ramverk är oberoende av den konkreta formen av generator och discriminator, och kan därför använda ett brett utbud av kunskapsgraf inbäddande modeller som dess byggstenar. I experiment tränar vi motsträvigt två översättningsbaserade modeller, TRANSE och TRANSD, var och en med hjälp av en av de två sannolikhetsbaserade modellerna DISTMULT och COMPLEX. Vi utvärderar KBGAN:s resultat på länkens förutsägelseuppgift med hjälp av tre kunskapsbasdatauppsättningar: FB15k-237, WN18 och WN18RR. Experimentella resultat visar att den kontradiktoriska utbildningen avsevärt förbättrar prestandan hos målbäddade modeller under olika miljöer.
KBGAN REF antar kontradiktorisk utbildning för att lära sig en bättre discriminator genom att välja högkvalitativa negativa prover, men den fokuserar fortfarande på kopplingen förutsägelse av befintliga relationer.
KBGAN: Adversarial Learning for Knowledge Graph Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}