Knowledge Graph Embedding for Link Prediction using Node-Link Interaction-based Graph Attention Networks

김준선; 김명호

doi:10.5626/JOK.2022.49.7.555

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김준선 (한국과학기술원) 김명호 (한국과학기술원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.7

발행연도: 2022.7

수록면: 555 - 560 (6page)

DOI: 10.5626/JOK.2022.49.7.555

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지식 그래프는 실제 세계의 다양한 지식들을 노드와 링크 기반의 트리플 형태로 표현하는 지식구조로서 검색, 질의 응답 등의 여러 분야에서 유용하게 활용된다. 이런 지식 그래프는 불완전하며, 누락된 다른 관계들을 찾기 위해 노드와 링크를 저차원 벡터공간에 효과적으로 표현하는 임베딩 기법들이 많이 연구되었다. 최근 뉴럴 네트워크 기반의 지식 그래프 링크 예측 방법이 많이 연구되었지만, 기존 모델들은 노드에 대한 트리플의 중요도를 구할 때 노드와 링크를 독립적으로 고려하므로 트리플 내의 노드와 링크의 상호작용이 잘 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 합성연산자를 이용하여 노드와 링크를 동시에 고려하여 트리플 단위의 중요도를 구하는 임베딩 방법을 제안하며 해당 모델이 지식 그래프 링크 예측에 우수한 성능을 보임을 증명한다.

#지식 그래프 임베딩 #그래프 뉴럴 네트워크 #그래프 임베딩 #링크 예측 #knowledge graph embedding #knowledge graph representation #graph neural network #graph embedding #link prediction

참고문헌 (10)

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Kipf, Thomas N. and Max Welling, "Semi-supervised classification with graph convolutional networks," Proc. of the ICLR, 2017

Petar Velickovic, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Lio, and Yoshua Bengio, "Graph attention networks," Proc. of the ICLR, 2018.

Deepak Nathani, Jatin Chauhan, Charu Sharma, and Manohar Kaul, "Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs," ACL 2019.

Bordes, Antoine, et al., "Translating embeddings for modeling multi-relational data," Neural Information Processing Systems (NIPS), 2013.

Lin, Yankai, et al., "Learning entity and relation embeddings for knowledge graph completion," Proc. of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 29, No. 1, 2015.

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