Med den stora mängd ny information som skapas varje dag, avgörande av informationens giltighet i ett kunskapsdiagram och fylla i dess saknade delar är avgörande uppgifter för många forskare och praktiker. För att ta itu med denna utmaning har ett antal metoder för kunskapsgrafikkomplettering utvecklats med hjälp av lågdimensionella grafbäddar. Även om forskarna fortsätter att förbättra dessa modeller med hjälp av ett allt mer komplext funktionsutrymme, visar vi att enkla förändringar i arkitekturen hos den underliggande modellen kan överträffa toppmoderna modeller utan behov av komplex funktionsteknik. I detta arbete presenterar vi en delad variabel neural nätverksmodell som heter ProjE som fyller-in saknade information i en kunskapsgraf genom att lära gemensamma inbäddningar av kunskapsgrafens enheter och kanter, och genom subtila, men viktiga, förändringar i standard förlustfunktion. Genom att göra det har ProjE en parameterstorlek som är mindre än 11 av 15 befintliga metoder samtidigt som den utför 37% bättre än den nuvarande-bästa metoden på standarddatauppsättningar. Vi visar också, genom en ny faktakontroll uppgift, att ProjE är kapabel att exakt avgöra sanningshalten i många deklarativa uttalanden. Knowledge Graphs (KGs) har blivit en viktig resurs för många uppgifter inom maskininlärning, datautvinning och artificiell intelligens applikationer inklusive frågesvar [34], enhet disambiguation [7], namngiven enhet länkning [14], faktakontroll [32], och länk förutsägelse [28] för att nämna några. Enligt vår uppfattning är KG ett exempel på ett heterogent informationsnätverk som innehåller enhet-noder och relation-kanter som motsvarar RDF-stil triples h, r, t där h representerar en huvudenhet, och r är ett förhållande som ansluter h till en svans enhet t. KGs används allmänt för många praktiska uppgifter, men deras korrekthet och fullständighet garanteras inte. Därför är det nödvändigt att utveckla metoder för kunskapsgrafikkomplettering (KGC) för att hitta saknade eller felande relationer med målet att förbättra den allmänna kvaliteten på KG, som i sin tur kan användas för att förbättra eller skapa intressanta nedströmstillämpningar. KGC-uppgiften kan delas upp i två icke-ömsesidigt exklusiva deluppgifter: i) entitetsprognoser och ii) relationsprognoser. Den enhet förutsägelse uppgift tar en partiell trippel h, r,? som indata och tar fram en rangordnad lista över kandidatenheter som utdata: Definition 1. (Entity Ranking Problem) Med tanke på en Kunskap Graph G = {E, R} och en ingång trippel h, r,? , den enhet ranking problem försök att hitta den optimala beställda listan sådan att.e j  på i ((e j  på E −  på E + ) → e i  på j ), där E + = {e 1, e 2,............................................................................................................................................ .., e l ), h, r, e  på G} och E − = {e... {e l+1, e l+2,.............................................. )......................................................................................................... ........., e.......... )...... ).......................................................................................................................... Särskiljande mellan huvud och svans-enheter är oftast godtyckligt, så vi kan enkelt ersätta h, r,? För?, r, t. Den relation förutsägelse uppgift syftar till att hitta en rankad lista över relationer som förbinder en huvud-enhet med en svans-enhet, dvs., h,?, t. När vi diskuterar detaljerna i det nuvarande arbetet, fokuserar vi specifikt på enheten förutsägelse uppgift; dock är det enkelt att anpassa metoden till relationen förutsägelse uppgift genom att ändra inmatningen. Ett antal KGC-algoritmer har utvecklats under de senaste åren, och de mest framgångsrika modellerna har alla en sak gemensamt: de använder lågdimensionella inbäddningsvektorer för att representera enheter och relationer. Många inbäddade modeller, t.ex., Ostrukturerad [3], TransE [4], TransH [35] och TransR [25] använder en marginalbaserad parvis rankning förlust funktion, som mäter poängen för varje möjligt resultat som L n -avståndet mellan h + r och t. I dessa modeller förlustfunktioner är alla samma, så modeller skiljer sig i hur de omvandlar 1 arXiv:11.05425v1 [cs.AI]
ProjE REF formulerar kunskapsgrafen som ett rankningsproblem, och optimerar rangordningen av kandidatenheter kollektivt.
ProjE: Embedding Projection for Knowledge Graph Completion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}