ReInceptionE: Relation-Aware Inception Network with Joint Local-Global Structural Information for Knowledge Graph Embedding
Notice bibliographique
Résumé
The goal of Knowledge graph embedding (KGE) is to learn how to represent the low dimensional vectors for entities and relations based on the observed triples. The conventional shallow models are limited to their expressiveness. ConvE (Dettmers et al., 2018) takes advantage of CNN and improves the expressive power with parameter efficient operators by increasing the interactions between head and relation embeddings. However, there is no structural information in the embedding space of ConvE, and the performance is still limited by the number of interactions. The recent KBGAT (Nathani et al., 2019) provides another way to learn embeddings by adaptively utilizing structural information. In this paper, we take the benefits of ConvE and KBGAT together and propose a Relation-aware Inception network with joint local-global structural information for knowledge graph Embedding (ReInceptionE). Specifically, we first explore the Inception network to learn query embedding, which aims to further increase the interactions between head and relation embeddings. Then, we propose to use a relation-aware attention mechanism to enrich the query embedding with the local neighborhood and global entity information. Experimental results on both WN18RR and FB15k-237 datasets demonstrate that ReInceptionE achieves competitive performance compared with state-of-the-art methods.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».