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TransERR: Translation-based Knowledge Graph Embedding via Efficient Relation Rotation


Core Concepts
TransERR introduces a translation-based knowledge graph embedding method using efficient relation rotation in the hypercomplex-valued space, enhancing translation freedom for graph embeddings.
Abstract
Knowledge graphs represent real-world entities and their associations. TransERR encodes knowledge graphs in hypercomplex-valued space for better translation freedom. Mathematical proofs demonstrate TransERR's ability to model various relation patterns effectively. Experimental results validate TransERR's effectiveness and generalization on benchmark datasets. TransERR outperforms existing models with fewer parameters. TransERR can model complex relations and key patterns simultaneously. Quaternions in TransERR enable smooth rotation and spatial translation.
Stats
TransERR는 지식 그래프 임베딩을 위해 하이퍼복소값 공간에서 효율적인 관계 회전을 사용합니다. TransERR는 대규모 데이터셋을 더 적은 매개변수로 더 잘 인코딩할 수 있음을 나타냅니다.
Quotes
"TransERR encodes knowledge graphs in the hypercomplex-valued space, enabling higher translation freedom." "Experimental results show that TransERR outperforms existing models with fewer parameters."

Key Insights Distilled From

by Jiang Li,Xia... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.14580.pdf
TransERR

Deeper Inquiries

어떻게 TransERR가 다른 모델들보다 더 적은 매개변수로 더 나은 성능을 달성할 수 있나요?

TransERR은 하이퍼복소값 공간에서 지식 그래프를 인코딩하고 두 개의 정규화된 쿼터니언 벡터를 사용하여 엔티티를 회전시킵니다. 이는 더 높은 번역 자유도를 제공하며 더 많은 상호 작용 정보를 캡처할 수 있게 합니다. 이로 인해 TransERR은 더 적은 매개변수로도 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다. 또한, 두 개의 단위 쿼터니언은 머리 엔티티와 꼬리 엔티티 간의 거리를 좁히고 회전 중 정보 손실을 방지할 수 있습니다. 이러한 기능은 모델이 더 효율적으로 작동하고 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 도와줍니다.

TransERR의 하이퍼복소값 공간에서의 회전이 어떻게 부드러운 회전과 공간 이동 능력을 제공합니까?

TransERR은 하이퍼복소값 공간에서 엔티티를 회전시키는 데 두 개의 정규화된 쿼터니언 벡터를 활용합니다. 쿼터니언은 복소수를 확장한 것으로, 실수 부분과 세 개의 허수 부분(𝑖, 𝑗, 𝑘)을 포함하고 있습니다. 이를 통해 쿼터니언은 회전에 뛰어난 능력을 갖고 있습니다. 또한, 쿼터니언은 회전 및 공간 변환에 대한 부드러운 능력을 제공하며 복소수보다 더 높은 자유도를 갖습니다. 따라서 TransERR은 하이퍼복소값 공간에서 엔티티를 회전시킴으로써 부드러운 회전과 공간 이동 능력을 확보할 수 있습니다.

지식 그래프 임베딩의 미래에 TransERR과 같은 모델이 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?

TransERR과 같은 모델은 지식 그래프 임베딩 분야에서 혁신적인 발전을 이끌 수 있습니다. 하이퍼복소값 공간에서의 회전 기능을 통해 더 높은 번역 자유도와 상호 작용 정보를 캡처할 수 있어, 복잡한 관계 및 패턴을 더 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 이는 지식 그래프의 구조와 관계를 더 잘 이해하고 효율적으로 활용할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 또한, TransERR과 같은 모델은 더 적은 매개변수로 더 나은 성능을 달성할 수 있어 자원과 시간을 절약할 수 있습니다. 따라서, 이러한 모델은 미래의 지식 그래프 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
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