知識グラフ補完のためのモデル予測に基づくサブサンプリング

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