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

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