[论文解读] Knowledge Semantic Representation: A Generative Model for Interpretable Knowledge Graph Embedding.

Han Xiao, Minlie Huang+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 27, 2016

Advanced Graph Neural Networks参考文献 38被引用 7

一句话总结

本文提出知识语义表征（KSR），一种生成式模型，通过两级层次化过程——全局特征提取后接局部类别分配——增强知识图谱嵌入的可解释性。该方法通过生成语义上合理且可解释的表征，在下游任务中实现最先进性能。

ABSTRACT

Knowledge representation is an important, long-history topic in AI, and there have been a large amount of work for knowledge graph embedding which projects symbolic entities and relations into low-dimensional, real-valued vector space. However, most embedding methods merely concentrate on data fitting and ignore the explicit semantic expression, leading to uninterpretable representations. Thus, traditional embedding methods have limited potentials for many applications such as question answering, and entity classification. To this end, this paper proposes a semantic representation method for knowledge graph extbf{(KSR)}, which imposes a two-level hierarchical generative process that globally extracts many aspects and then locally assigns a specific category in each aspect for every triple. Since both aspects and categories are semantics-relevant, the collection of categories in each aspect is treated as the semantic representation of this triple. Extensive experiments justify our model outperforms other state-of-the-art baselines substantially.

研究动机与目标

• 为解决传统知识图谱嵌入方法仅关注数据拟合而缺乏可解释性的问题。
• 实现知识图谱三元组向量表征中的显式语义表达。
• 通过融入人类可理解的语义信息，提升问答与实体分类等下游应用的性能。
• 开发一种生成式框架，为每个三元组建模全局特征与局部语义类别。

提出的方法

• KSR采用两级层次化生成过程：首先识别知识图谱中的全局特征，然后为每个三元组在其各特征内分配特定语义类别。
• 该模型将三元组在各特征上分配的类别集合视为其语义表征，从而确保可解释性。
• 通过概率建模形式化生成过程，使特征与类别能从数据中联合学习。
• 该框架支持端到端训练，以同时优化语义表达力与表征质量。
• 模型利用层次化结构，在全局语义覆盖与局部类别分配精度之间实现平衡。
• 通过确保特征与类别基于有意义且可解释的概念，强化语义相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 生成式模型能否通过显式建模语义特征与类别，提升知识图谱嵌入的可解释性？
• RQ2 特征提取与类别分配的层次化两级结构如何影响表征质量与下游任务性能？
• RQ3 KSR在准确率与可解释性两方面，相较于现有最先进知识图谱嵌入方法，优势程度如何？
• RQ4 从特征与类别中导出的语义表征能否在问答与实体分类等下游NLP任务中有效应用？

主要发现

• KSR在下游知识图谱推理任务中显著优于现有最先进基线方法。
• 该模型通过结合全局语义特征与局部类别分配，实现卓越性能，同时增强可解释性。
• 从特征与类别中导出的语义表征可提升问答等应用中的泛化能力与推理能力。
• 层次化生成过程有效捕捉了每个三元组的广泛语义主题与细粒度类别差异。
• 该方法在多个基准数据集上均表现出强劲的实证结果，证实其有效性与鲁棒性。
• KSR的显式语义结构提供了有意义的可解释性，而传统嵌入模型则仍为黑箱。