| 講演名 | 2021-12-13 個体と包含関係の論理的推論に対する埋め込みモデル 白石 幸寛(電通大), 兼岩 憲(電通大), |
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| 抄録(和) | ナレッジグラフ補完のための埋め込みモデルは高い精度を実現するが，記述論理のような論理構造も含まれるデータには対処できない.近年，記述論理EL++ の埋め込みモデルが提案されたが，個体と包含関係からのインスタンス推論で十分な精度を実現していない.本研究では，記述論理EL++ に対する埋め込みモデルEmEL++の問題点を明らかにし，EmEL++ モデルを個体と包含関係に特化した埋め込みモデルへ変形する.また，埋め込みのプロセスで概念とロールの包含関係と他の関係を分けて2段階に学習する.評価実験では，LUBM データセットを用いて概念インスタンスと二項関係の推論タスクにおいて既存モデルの性能を上回ることを示す. |
| 抄録(英) | Knowledge graph embeddings are limited to predicting missing links. The embedding model EmEL++ can infer logical relationships in the Description Logic EL++. However, it does not achieve sufficient performance in inferences on individuals and binary relations. In this paper, we propose a revised model of EmEL++ by distinguishing individuals and classes in the loss functions for membership and subsumption relations. To enhance the embeddings of subsumption relations, we divide learning embeddings into the two steps of subsumption relations of concepts and roles and other relations. In the experiments, we show that the proposed embedding model outperforms EmEL++ and E2R in the inferences on individuals and binary relations using the LUBM benchmark. |
| キーワード(和) | ナレッジグラフ埋め込み / 記述論理 / 機械学習 / 推論 |
| キーワード(英) | knowledge graph embedding / description logic / machine learning / inference |
| 資料番号 | AI2021-4 |
| 発行日 | 2021-12-06 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2021/12/13(から1日開催) |
| 開催地（和） | エイムアテイン博多駅前 |
| 開催地（英） | Aimattain Hakata station |
| テーマ（和） | 「Web/IoTインテリジェンス」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 清 雄一(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) |
| 副委員長氏名（和） | 櫻井 祐子(産総研) / 大囿 忠親(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Yuko Sakurai(AIST) / Tadachika Ozono(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 藤田 桂英(東京農工大) / 中島 悠(東邦大) |
| 幹事氏名（英） | Katsuhide Fujita(Tokyo Univ. of Agriculture and Technology) / Yuu Nakajima(Toho Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松崎 和賢(中大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazutaka Matsuzaki(Chuo Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 個体と包含関係の論理的推論に対する埋め込みモデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Embedding Models for Logical Inference on Individuals and Subsumption Relations |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ナレッジグラフ埋め込み / knowledge graph embedding |
| キーワード(2)（和/英） | 記述論理 / description logic |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 推論 / inference |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 白石 幸寛 / Yukihiro Shiraishi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 兼岩 憲 / Ken Kaneiwa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 発表年月日 | 2021-12-13 |
| 資料番号 | AI2021-4 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | AI-298 |
| ページ範囲 | pp.18-23(AI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-12-06 (AI) |