Sign In

THOR: Inductive Link Prediction over Hyper-Relational Knowledge Graphs

Created by
  • Haebom
Category
Empty

μ €μž

Weijian Yu, Yuhuan Lu, Dingqi Yang

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” κΈ°μ‘΄ 지식 κ·Έλž˜ν”„(KG)의 삼쀑항 ν‘œν˜„μ„ λ„˜μ–΄, μ—¬λŸ¬ ν•œμ •μž(qualifiers)λ₯Ό 톡해 ν’λΆ€ν•œ 의미λ₯Ό λ”ν•˜λŠ” μ΄ˆκ΄€κ³„ 지식 κ·Έλž˜ν”„(HKG)μ—μ„œμ˜ 링크 예츑 문제λ₯Ό λ‹€λ£Ήλ‹ˆλ‹€. κΈ°μ‘΄ 방법둠듀이 νŠΉμ • KGμ—λ§Œ κ΅­ν•œλ˜λŠ” 귀납적(transductive) 섀정을 주둜 μ‚¬μš©ν–ˆλ˜ ν•œκ³„λ₯Ό κ·Ήλ³΅ν•˜κΈ° μœ„ν•΄, THORλŠ” 관계 및 개체 기초 κ·Έλž˜ν”„λ₯Ό ν™œμš©ν•˜μ—¬ 관계와 κ°œμ²΄μ— 독립적인 ν•™μŠ΅μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜λ©°, 이λ₯Ό 톡해 μƒˆλ‘œμš΄ μ–΄νœ˜μ— λŒ€ν•œ μΆ”λ‘  λŠ₯λ ₯을 κ°–μΆ˜ 귀납적(inductive) 링크 예츑 기법을 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. THORλŠ” 12개의 λ°μ΄ν„°μ…‹μ—μ„œ κΈ°μ‘΄ 방법둠 λŒ€λΉ„ μƒλ‹Ήν•œ μ„±λŠ₯ ν–₯상을 보여주며, 특히 ꡬ쑰적 λΆˆλ³€μ„±μ„ ν¬μ°©ν•˜λŠ” 섀계 μš”μ†Œμ˜ μ€‘μš”μ„±μ„ μž…μ¦ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
μ΄ˆκ΄€κ³„ 정보 ν™œμš©μ˜ μ€‘μš”μ„±: μ΄ˆκ΄€κ³„ 사싀에 ν¬ν•¨λœ λ‹€μ–‘ν•œ ν•œμ •μž 정보가 지식 κ·Έλž˜ν”„ 링크 예츑 μ„±λŠ₯ ν–₯상에 κΈ°μ—¬ν•  수 μžˆμŒμ„ λ³΄μ—¬μ€λ‹ˆλ‹€.
β€’
귀납적 ν•™μŠ΅μ˜ ν™•μž₯μ„±: THORλŠ” νŠΉμ • KG에 μ’…μ†λ˜μ§€ μ•ŠλŠ” 귀납적 ν•™μŠ΅μ„ 톡해 μƒˆλ‘œμš΄ λ°μ΄ν„°μ…‹μ΄λ‚˜ λ“±μž₯ν•˜μ§€ μ•Šμ€ 개체/관계에 λŒ€ν•΄μ„œλ„ μΌλ°˜ν™”λœ 예츑이 κ°€λŠ₯함을 μ‹œμ‚¬ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
계산 λ³΅μž‘μ„± 및 데이터 ν¬μ†Œμ„±: THOR의 λ³΅μž‘ν•œ ꡬ쑰와 ν•™μŠ΅ 과정이 계산 λ³΅μž‘μ„±μ„ μ¦κ°€μ‹œν‚¬ 수 있으며, λ‹€μ–‘ν•œ λ°μ΄ν„°μ…‹μ—μ„œ μΆ©λΆ„ν•œ μ„±λŠ₯을 ν™•λ³΄ν•˜κΈ° μœ„ν•œ 좔가적인 μ‹€ν—˜ 및 μ΅œμ ν™” 연ꡬ가 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
Made with Slashpage