I detta arbete introducerar vi en konvolutionell neural nätverksmodell, ConvE, för uppgiften att länk förutsägelse. ConvE tillämpar 2D-konvolution direkt på inbäddningar, vilket inducerar rumslig struktur i inbäddningsutrymme. För att skala till stora kunskapsgrafer och förhindra överbemanning på grund av överparametrisering, strävar tidigare arbete efter att minska parametrar genom att utföra enkla omvandlingar i inbäddning utrymme. Vi hämtar inspiration från datorseende, där konvolution kan lära sig flera lager av icke-linjära funktioner och samtidigt minska antalet parametrar genom viktdelning. Tillämpas naivt, convolutional modeller för länk förutsägelse är beräknings dyrt. Genom att förutsäga alla länkar samtidigt förbättrar vi dock testtidens prestanda med mer än 300x på FB15k. Vi rapporterar de senaste resultaten för många tidigare införda referensvärden för länkprognoser, inklusive de väletablerade FB15k- och WN18-datauppsättningarna. Tidigare arbete noterade att dessa två datauppsättningar innehåller många reversibla tripletter, men svårighetsgraden av denna fråga kvantifierades inte. För att undersöka detta utformar vi en enkel modell som använder en enda regel som upphäver relationer och uppnår toppmoderna resultat. Vi introducerar WN18RR, en delmängd av WN18 som konstruerades på samma sätt som den tidigare föreslagna FB15k-237, för att lindra detta problem och rapportera resultat för våra egna och tidigare föreslagna modeller för alla datauppsättningar. Analys av vår convolutional modell tyder på att det är särskilt bra på modellering noder med hög ingrad och noder med hög PageRank och att 2D-konvolution tillämpas på inbäddningar verkar inducera kontrasterande pixel-nivå strukturer.
REF introducerade ConvE som använder 2D-konvolution över inbäddningar och flera lager av ickelinjära funktioner för att modellera kunskapsgrafer.
Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}