104103知識グラフの埋め込み(KGE)において，サブサンプリングは知識グラフ(KG)データセットの疎性により生じる過学習を減少させる効果がある．しかし，現在のサブサンプリングは，エンティティとその関係からなるクエリの頻度を考慮するだけであるため，頻度の少ないクエリに含まれるエンティティや関係の頻度が高い場合，そのようなクエリの出現確率を低く見積もる可能性がある．この問題を解決するために，KGEモデルの予測を利用することでクエリの出現確率を推定する，モデルに基づくサブサンプリング(MBS)および混合サブサンプリング(MIX)を提案する．FB15k-237およびWN18RRでの評価を行った結果，提案法であるサブサンプリングは代表的なKGEモデルであるComplEx,RotatE,およびHAKEにおいて知識グラフの補完性能が改善されることを示した．102101

知識グラフ(KG)とは，エンティティとその関係を枝として含むグラフである．知識グラフは，対話[1]，質問応答[2]，自然言語生成[3]などの様々な自然言語処理タスクにおいて重要なリソースとして利用されている．しかし，KG内のエンティティの関係を人手で全て網羅するには多くのコストがかかる．知識グラフ補完(KGC)は，知識グラフ中の関係を基に，含まれていない関係を自動的に補完することでこの問題を解決することができる．𝑒𝑖と𝑒𝑘をエンティティ，𝑟𝑗をそれらの関係とすると，KGCは(𝑒𝑖,𝑟𝑗,?)や(?,𝑟𝑗,𝑒𝑘)などのクエリに対して?を埋めて回答することにより枝の存在を予測する．現在，KGCでは知識グラフの埋め込み(KGE)を用いる手法が主流である．KGEはエンティティとその関係を連続ベクトルとして表現する．このベクトルの数はKG内の枝の数に比例して増加するため，KGEでは学習時の計算量を減らすためにネガFB15k-237WN18RREntityRelationEntityRelation10410410310310