We study the problem of learning representations of entities and relations in knowledge graphs for predicting missing links. The success of such a task heavily relies on the ability of modeling and inferring the patterns of (or between) the relations. In this paper, we present a new approach for knowledge graph embedding called RotatE, which is able to model and infer various relation patterns including: symmetry/antisymmetry, inversion, and composition. Specifically, the RotatE model defines each relation as a rotation from the source entity to the target entity in the complex vector space. In addition, we propose a novel self-adversarial negative sampling technique for efficiently and effectively training the RotatE model. Experimental results on multiple benchmark knowledge graphs show that the proposed RotatE model is not only scalable, but also able to infer and model various relation patterns and significantly outperform existing state-of-the-art models for link prediction.


翻译:我们研究了在知识图中学习实体和关系的表述方式以预测缺失环节的知识图解中学习实体和关系的问题,这一任务的成功在很大程度上取决于建模和推断关系模式(或关系之间)的能力,在本文件中,我们提出了一个新的知识图嵌入知识图嵌入方法,称为罗塔特,它能够建模和推断各种关系模式,包括:对称/对称、倒置和构成。具体地说,罗塔特模型将每一种关系界定为来源实体与复杂矢量空间中目标实体的轮换。此外,我们提出了一种新的自我对抗负面抽样技术,以高效和有效地培训罗塔特模型。多基准知识图的实验结果显示,拟议的罗塔特模型不仅可以缩放,而且能够推算和建模各种关系模式,并大大优于现有最先进的连接预测模型。

11
下载
关闭预览

相关内容

知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
104+阅读 · 2020年6月10日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
17篇知识图谱Knowledge Graphs论文 @AAAI2020
专知会员服务
167+阅读 · 2020年2月13日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
内涵网络嵌入:Content-rich Network Embedding
我爱读PAMI
4+阅读 · 2019年11月5日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
「知识表示学习」专题论文推荐 | 每周论文清单
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
9+阅读 · 2018年10月18日
Arxiv
28+阅读 · 2018年4月6日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月21日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员