文献グラフにおける多項関係の埋め込み

知識グラフ（KnowledgeGraph;KG）では，エンティティを節点，その間の関係を辺とするグラフ構造によって知識を表現する．KGは既存の情報を基にした新たな関係の推定などに利用されており，具体的にはソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツのユーザーへの推薦[1]や文献検索システム[2]に応用されている．新たな関係の推定など，KGの利用に向けて，KGの節点と辺をベクトル空間に埋め込む知識グラフ埋め込み（KnowledgeGraphEmbeddings;KGE）が頻繁に利用される．現在，多くのKGEモデルが提案されており[3,4,5]，これらのモデルでは始点節点と終点節点間の関係（以降，二項関係と呼ぶ）を表現する埋め込みを学習する．二項関係の例を図1（a）に示す．一方で，既存モデルが対象とする二項関係は，複数のエンティティと同時に関連するエンティティの検索など，より複雑な関係を推定する上では不十分であり，図1（b）のような複数の節点間の関係（以降，多項関係と呼ぶ）を考慮する必要がある．多項関係は，複数の始点節点𝐻={ℎ1,...,ℎ𝑛}と一つの終点節点𝑡の間のそれぞれの関係𝑅={𝑟1,...,𝑟𝑛}という複数の二項関係により構成される多対1の関係である．このため，多項関係を表現可能なKGEが論文A橙色：二項関係緑色：多項関係混合埋め込み掲載誌A著者Aトピック求められる．そこで，本研究では，二項関係を対象とする既存モデルを拡張し，多項関係を考慮するKGEの獲得を目指し，多項関係をモデル化するKGEモデルを提案する．具体的には，多項関係を学習事例として，複数の始点節点𝐻={ℎ1,...ℎ𝑛}とそれぞれの関係𝑅={𝑟1,...𝑟𝑛}に対応する埋め込みを混合して得られる埋め込みと終点節点𝑡に対応する埋め込み間の距離を近づける学習を行う．この際，𝐻の部分集合である𝐻𝑠𝑢𝑏⊆𝐻とそれに対応する𝑅𝑠𝑢𝑏⊆𝑅と𝑡から成る(𝐻𝑠𝑢𝑏,𝑅𝑠𝑢𝑏,𝑡)も多項関係であるため1），多項関係の学習事例数は膨大になる．この問題を軽減するため，学習事例のサンプリングを行う．評価では，文献グラフ内の多項関係の予測性能を評価する．提案手法の有効性を確認するために，多項関係を構成する各二項関係における既存のKGEモデルの予測を組み合わせて，多項関係を予測するベースラインモデルを作成し，性能を比較する．本研究の貢献は以下の2点である．•多項関係をモデル化する新たなKGEモデルを提案した．•多項関係の予測において，既存のKGEモデルを用いたベースラインと比較して，提案手法が1）𝐻𝑠𝑢𝑏と𝑅𝑠𝑢𝑏のサイズが1の時，(𝐻𝑠𝑢𝑏,𝑅𝑠𝑢𝑏,𝑡)は一つの始点節点と一つの終点節点間の関係，すなわち二項関係となる．.より高い性能を示すことを示し，提案手法の多項関係の予測における有効性を示した．•学習事例に含まれる項数以上の多項関係において，Transformerが有効であることを示した．