[论文解读] On Understanding Knowledge Graph Representation

Carl Allen, Ivana Balažević+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2019

Advanced Graph Neural Networks参考文献 22被引用 12

一句话总结

本文提出一个理论框架，用以解释知识图谱嵌入模型为何能通过在潜在空间中建模关系的显式几何结构来捕捉语义关系。通过将关系类型解释为可识别的几何模式，作者们解释了领先模型的性能表现，并揭示了其具备独立预测的能力，从而为这些模型的成功提供了超越经验性链接预测提升的洞察。

ABSTRACT

Many methods have been developed to represent knowledge graph data, which implicitly exploit low-rank latent structure in the data to encode known information and enable unknown facts to be inferred. To predict whether a relationship holds between entities, their embeddings are typically compared in the latent space following a relation-specific mapping. Whilst link prediction has steadily improved, the latent structure, and hence why such models capture semantic information, remains unexplained. We build on recent theoretical interpretation of word embeddings as a basis to consider an explicit structure for representations of relations between entities. For identifiable relation types, we are able to predict properties and justify the relative performance of leading knowledge graph representation methods, including their often overlooked ability to make independent predictions.

研究动机与目标

• 理解知识图谱嵌入背后潜在几何结构的成因，并解释其为何能成功表示语义关系。
• 识别潜在空间中与关系相关的映射如何实现准确的链接预测与泛化。
• 解释知识图谱模型常被忽视的跨不同关系类型进行独立预测的能力。
• 基于词嵌入理论的洞见，为现有知识图谱表示方法提供理论基础。

提出的方法

• 作者借鉴词嵌入的理论解释，将知识图谱关系建模为潜在空间中的显式几何结构。
• 基于嵌入空间中的几何模式（如平移、旋转或缩放）定义可识别的关系类型。
• 该方法涉及分析关系特异性映射如何转换实体嵌入以预测三元组。
• 通过理论分析推导出模型能够对不同关系类型实现独立预测的条件。
• 该框架将已知的经验性能与潜在空间的几何与代数属性联系起来。

实验结果

研究问题

• RQ1 知识图谱嵌入模型如何通过潜在空间的几何结构隐式编码语义关系？
• RQ2 知识图谱嵌入中不同类型的关系背后存在何种几何结构？
• RQ3 为何某些模型在链接预测中表现优于其他模型，这是否源于潜在空间中的结构性质？
• RQ4 知识图谱模型在多样化关系类型上实现独立预测的能力在多大程度上成立？

主要发现

• 潜在空间中关系映射的几何结构解释了为何知识图谱模型能有效捕捉语义关系。
• 可识别的几何模式（如平移或旋转）对应于特定关系类型，从而实现可解释的建模。
• 该框架基于模型与关系类型在结构上的对齐程度，解释了领先模型（包括TransE、RotatE等）的相对性能。
• 由于其几何设计，模型不仅能够对已知关系进行独立预测，还能对未见或罕见关系类型实现独立预测。