LENA: Locality-Expanded Neural Embedding for Knowledge Base Completion
Notice bibliographique
Résumé
Embedding based models for knowledge base completion have demonstrated great successes and attracted significant research interest. In this work, we observe that existing embedding models all have their loss functions decomposed into atomic loss functions, each on a triple or an postulated edge in the knowledge graph. Such an approach essentially implies that conditioned on the embeddings of the triple, whether the triple is factual is independent of the structure of the knowledge graph. Although arguably the embeddings of the entities and relation in the triple contain certain structural information of the knowledge base, we believe that the global information contained in the embeddings of the triple can be insufficient and such an assumption is overly optimistic in heterogeneous knowledge bases. Motivated by this understanding, in this work we propose a new embedding model in which we discard the assumption that the embeddings of the entities and relation in a triple is a sufficient statistic for the triple’s factual existence. More specifically, the proposed model assumes that whether a triple is factual depends not only on the embedding of the triple but also on the embeddings of the entities and relations in a larger graph neighbourhood. In this model, attention mechanisms are constructed to select the relevant information in the graph neighbourhood so that irrelevant signals in the neighbourhood are suppressed. Termed locality-expanded neural embedding with attention (LENA), this model is tested on four standard datasets and compared with several stateof-the-art models for knowledge base completion. Extensive experiments suggest that LENA outperforms the existing models in virtually every metric.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».