Topology-Aware Correlations Between Relations for Inductive Link Prediction in Knowledge Graphs

  • 来源:arXiv 2103.03642v1
  • 姓名:Topology-Aware CorrelaTions TACT
  • 任务:inductive link prediction
  • 动机:别人是利用关系传递规则(logical rule),实际上关系之间是有关系的(比如 “A 的国籍是 B” 和 “C 说 D 语言”)本文就要建模这种 relation corelation
  • 方法:这篇文章是基于 Grail 的改进,整体流程如下图所示:
    • 上半部分是本文提出的 RCN,得到 relation 的表示;下半部分就是照抄 Grail,得到 entity 的表示;用 triplet 三个成分的 embedding 一拼来打分,(这个和 Grail 一致) 这里就是拼接打分。下半部分就不重复了,详见 Grail
    • 上半部分是先把知识图谱转化成 relational correlation graph,即通过下面这些规则,来转化。得到的图上,关系是节点,关系的关系是边(比如 H-T 这种)。然后做一下信息聚合,得到 relation 的 带 corelation 的表示(如右图,想法其实还比较朴素)
  • 性能:比 Grail 好了很多(3-5 个点)

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