鏈接：http://talukdar.net/papers/emnlp2018_HyTE.pdf

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本文主要關注 KG embedding 中三元組成立的時間有效性問題，比如三元組(Cristiano Ronaldo, playsFor, Manchester United)，其成立的有效時間段是2003年到2009年，這個使三元組有效成立的時間段被稱為 temporal scopes，這些temporalscopes隨著時間的推移對許多數據集會產生影響（比如YAGO，Wikidata），現有的 KG embedding方法很少考慮到時間這一維度，因為它們假設所有的三元組總是永遠正確的，可是現實中很多情況下不是這樣。本文提出了 HyTE 模型，HyTE 不僅能夠利用時間導向進行知識圖譜圖推理，還能夠為那些缺失時間注釋的事實預測temporal scopes 。實驗結果表明該模型與傳統(tǒng)模型或者同類模型相比都有著突出的表現。

Background

知識圖譜嵌入（Knowledge graph embedding）方法是將知識圖譜中的實體和關系表示成連續(xù)稠密低維實值向量，從而可以通過向量來高效計算實體與關系的語義聯(lián)系。從2013年TransE的提出，到后來一系列的衍生模型，比如 TransH，TransD，TransR，DKRL, TKRL, RESCAL, HOLE 等等，都是對 TransE 模型的擴展。這些模型都沒有考慮時間維度，一直將知識圖譜當做靜態(tài)來處理，這顯然不符合事實，數據的暴漲與更新表明知識圖譜本來就是動態(tài)的，所以后來有工作將時間信息考慮進去，但只是將時間序列作為KG embedding過程中的約束，沒有明顯地體現時間的特性，為此，本文提出的HyTE模型直接在學習的過程中結合時間信息。

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Model

本文認為不僅是知識圖譜中的實體可能會隨著時間改變，實體間的關系也是如此，由于TransE模型不能處理多關系的情形，而 TransH 模型能夠使實體在不同的關系下?lián)碛胁煌谋硎?#xff0c;所以本文受TransH的啟發(fā)提出了一個基于超平面的時間感知知識圖譜嵌入模型。

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考慮一個四元組 (h,r,t,[τ_s, τ_e])，這里的τ_s和τ_e分別定義了三元組成立時間段的起始與截止。TransE模型將實體和關系考慮到相同的語義空間，但是在不同的時間段，實體與關系組成的（h，r）可能會對應到不同的尾實體t，所以在本文的模型中，希望實體能夠隨不同的時間點有著不同的表示。為了達到這一目的，文中將時間表示成超平面(hyperplane),模型示意圖如下：

e_h，e_t，e_r，分別表示三元組中頭實體，尾實體以及關系所對應的向量表示，τ₁和τ₂分別表示此三元組有效成立時間段的起始時間與截止時間。e_h(τ₁), e_r(τ₁) 以及表示各向量在時間超平面τ₁上的投影，最終，模型通過最小化翻譯距離來完成結合時間的實體與關系embedding學習過程。

Experiment

實驗數據包含兩部分：YAGO11k和Wikidata12k，這兩個數據集抽取了YAGO 以及Wikidata中帶有時間注釋（time annotations）的部分。通過 Link prediction 以及 Temporal scoping 兩個實驗任務與其它模型比較，實驗結果如下：

實體預測結果：

關系預測結果：

temporal Scoping預測結果（越小越好）：

實驗結果表明，HyTE模型在相關任務上與其它模型相比有較為顯著的提升。

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論文筆記整理：張良，東南大學博士，研究方向為知識圖譜，自然語言處理。

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OpenKG.CN

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總結

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