この論文では、知識グラフ(KG)におけるタスク指向型サブグラフ(TOSG)の抽出方法に焦点を当てています。HGNNメソッドが大規模なKGで訓練される際に発生する計算上の課題に対処するために、KG-TOSAアプローチが提案されました。BRWやIBSなどの基準と比較して、SPARQLベースの手法は低い複雑性を持ちつつもTOSGの抽出コストを最適化します。実験結果は、KG-TOSAが訓練時間とメモリ使用量を削減しながらも高品質なTOSGを抽出することが示されています。
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by Hussein Abda... at arxiv.org 03-12-2024
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