Temporal Knowledge Graph Completion with Quaternion Embeddings in Hypercomplex Space

Основні поняття

Proposing a novel approach using quaternion embeddings in hypercomplex space for temporal knowledge graph completion.

Анотація

この論文では、四元数埋め込みを使用して、超複素空間で時間的知識グラフの完了を提案しています。従来の方法よりも優れたパフォーマンスを示し、ICEWS14、ICEWS05-15、およびGDELTなどのデータセットでSOTAの成果を達成しました。周期的な時間表現をモデル化することで性能が向上しました。また、他のTKGCモデルと比較しても優れた結果を示しました。

Статистика

TQuatEはTeASTと同じパラメーター数です。
TQuatEはTLT-KGEに比べてパラメーター数が少ない。
TQuatEはTeASTよりも高い次元で動作します。

Цитати

"Through extensive experiments on multiple datasets, including ICEWS14, ICEWS05-15, and GDELT, we demonstrate that our model achieves SOTA performance."
"Our proposed model significantly outperforms the existing SOTA model on GDELT, suggesting that both the quaternion representation and periodic time enhance the capability to model complex temporal variability."

Ключові висновки, отримані з

Temporal Knowledge Graph Completion with Time-sensitive Relations in Hypercomplex Space

by Li Cai,Xin M... о arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02355.pdf

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質問1

四元数埋め込みは、時間的な知識グラフ完成においていくつかの利点を持っています。まず、四元数は複素数よりも表現力が高く、より複雑な相互作用や依存関係を捉えることができます。また、四元数空間では回転演算が容易であり、時間感応的な関係や周期性をモデル化する際に有益です。さらに、四元数は実部と虚部から成るため、情報の豊富さと柔軟性を提供し、多様な関係パターンをキャプチャする能力が向上します。

質問2

周期的な時間表現は性能向上に重要な役割を果たしています。既存のSOTAモデルでは時系列情報の取り扱いが限定されており、特定の期間内でのイベント発生間の関連性を十分に捉えられていませんでした。しかし周期的な時間表現を導入することで、特定期間内でのイベント発生パターンや変動傾向を適切に反映しました。これにより模倣学習や未来予測など幅広いアプリケーション領域で精度向上が見込まれます。

質問3

四元数空間でのモデリング手法は他の分野でも応用可能性があります。例えばロボティクスや制御工学では姿勢推定や物体追跡時に使用されるセンサーデータ解析等々多岐にわたります。
また機械学習分野では画像処理や自然言語処理でも活用される可能性があります。四元数空間は高次元データ解析や非線形システムへ適しており，その特長から幅広い応用範囲が期待されています。