للعثور على تضمين مناسب لرجل المعرفة يظل تحديا كبيرا في الوقت الحاضر. باستخدام أساليب شرطة المعرفة السابقة، عادة ما يتم تمثيل كل كيان في رسم بياني المعرفة كجاغر K- الأبعاد. كما نعلم، يمكن التعبير عن تحول أفيني في شكل مضاعفة مصفوفة تليها ناقلات الترجمة. في هذه الورقة، نستفيد أولا مجموعة من التحولات الفوضى المتعلقة بكل علاقة بتشغيل على ناقلات الكيان، ثم يتم استخدام هذه المتجهات المحولة لأداء التضمين مع الأساليب السابقة. تتمثل الميزة الرئيسية لاستخدام تحويلات Affine خصائص هندسة جيدة مع إمكانية الترجمة الشفوية. توضح نتائجنا التجريبية أن التصميم الفديهي المقترح مع تحويلات تفكيك يوفر زيادة ذات دلالة إحصائية في الأداء مع إضافة بعض خطوات معالجة إضافية أو إضافة عدد محدود من المتغيرات الإضافية. اتخاذ Transe كمثال، فإننا نوظف تحويل المقياس (الحالة الخاصة لتحويل أفيركي)، ويعرض فقط متغيرات إضافية لكل علاقة. من المستغرب، فإنه ينطبق على التدوير إلى حد ما على مجموعات البيانات المختلفة. نحن نقدم أيضا تحويلات تفكيكية إلى التدوير والضيق والمعقدة، على التوالي، وكل واحد يتفوق على طريقته الأصلية.
To find a suitable embedding for a knowledge graph remains a big challenge nowadays. By using previous knowledge graph embedding methods, every entity in a knowledge graph is usually represented as a k-dimensional vector. As we know, an affine transformation can be expressed in the form of a matrix multiplication followed by a translation vector. In this paper, we firstly utilize a set of affine transformations related to each relation to operate on entity vectors, and then these transformed vectors are used for performing embedding with previous methods. The main advantage of using affine transformations is their good geometry properties with interpretability. Our experimental results demonstrate that the proposed intuitive design with affine transformations provides a statistically significant increase in performance with adding a few extra processing steps or adding a limited number of additional variables. Taking TransE as an example, we employ the scale transformation (the special case of an affine transformation), and only introduce k additional variables for each relation. Surprisingly, it even outperforms RotatE to some extent on various data sets. We also introduce affine transformations into RotatE, Distmult and ComplEx, respectively, and each one outperforms its original method.
References used
https://aclanthology.org/
Relations in most of the traditional knowledge graphs (KGs) only reflect static and factual connections, but fail to represent the dynamic activities and state changes about entities. In this paper, we emphasize the importance of incorporating events
Numeracy plays a key role in natural language understanding. However, existing NLP approaches, not only traditional word2vec approach or contextualized transformer-based language models, fail to learn numeracy. As the result, the performance of these
Most of the existing Knowledge-based Question Answering (KBQA) methods first learn to map the given question to a query graph, and then convert the graph to an executable query to find the answer. The query graph is typically expanded progressively f
Multilingual question answering over knowledge graph (KGQA) aims to derive answers from a knowledge graph (KG) for questions in multiple languages. To be widely applicable, we focus on its zero-shot transfer setting. That is, we can only access train
Conventional Knowledge Graph Completion (KGC) assumes that all test entities appear during training. However, in real-world scenarios, Knowledge Graphs (KG) evolve fast with out-of-knowledge-graph (OOKG) entities added frequently, and we need to effi