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

핵심 개념

TransERR introduces a translation-based knowledge graph embedding method using efficient relation rotation in the hypercomplex-valued space, enhancing translation freedom for graph embeddings.

초록

• 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.

통계

TransERR는 지식 그래프 임베딩을 위해 하이퍼복소값 공간에서 효율적인 관계 회전을 사용합니다.
TransERR는 대규모 데이터셋을 더 적은 매개변수로 더 잘 인코딩할 수 있음을 나타냅니다.

인용구

"TransERR encodes knowledge graphs in the hypercomplex-valued space, enabling higher translation freedom."
"Experimental results show that TransERR outperforms existing models with fewer parameters."

핵심 통찰 요약

TransERR

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

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

더 깊은 질문

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.