Abstrakt. Lärande inbäddningar av enheter och relationer med hjälp av neurala arkitekturer är en effektiv metod för att utföra statistisk inlärning på storskaliga relationsdata, såsom kunskapsgrafer. I detta dokument överväger vi problemet med att legalisera utbildningen av neural kunskap diagram inbäddade genom att utnyttja extern bakgrund kunskap. Vi föreslår en principiell och skalbar metod för att utnyttja likvärdighet och inversion axioms under inlärningsprocessen, genom att införa en uppsättning modellberoende mjuka begränsningar på predikat inbäddningar. Metoden har flera fördelar: i) antalet införda begränsningar beror inte på antalet enheter i kunskapsbasen; ii) regulariteterna i inbäddningsutrymmet återspeglar effektivt tillgänglig bakgrundskunskap; iii) det ger mer exakta resultat i samband med förutsägelser om icke-regulariserade metoder; och iv) det kan anpassas till en mängd olika modeller, utan att påverka deras skalbarhetsegenskaper. Vi visar hur effektiv den föreslagna metoden är på flera stora kunskapsgrafer. Vår utvärdering visar att det konsekvent förbättrar den prediktiva noggrannheten av flera neurala kunskapsgraf inbäddande modeller (till exempel, MRR Trans på WordNet ökar med 11%) utan att äventyra deras skalbarhet egenskaper.
Minervini m.fl. REF utnyttjar likvärdighet och inversion axioms under lärande av kunskapsgraf inbäddningar, genom att införa en uppsättning modeller beroende mjuka begränsningar på predikat inbäddningar.
Regularizing Knowledge Graph Embeddings via Equivalence and Inversion Axioms
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}