徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

徳島大学ウェブサイトへのリンク

著作: Zhao, Yu/Zhang, Anxiang/Feng, Huali/Li, Qing/Gallinari, Patrick/[任 福継]/ナレッジグラフエンティティタイピング学習による接続埋め込み/[Knowledge-based Systems]

ヘルプを読む

「著作」(著作(著書,論文,レター,国際会議など))は,研究業績にかかる著作(著書,論文,レター,国際会議など)を登録するテーブルです. (この情報が属するテーブルの詳細な定義を見る)

  • 項目名の部分にマウスカーソルを置いて少し待つと,項目の簡単な説明がツールチップ表示されます.

この情報をEDB閲覧画面で開く

EID
364570
EOID
994306
Map
0
LastModified
2020年10月26日(月) 14:01:46
Operator
三好 小文
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
任 福継
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨 国際共著(徳島大学内研究者と国外研究機関所属研究者との共同研究)
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門(2006年4月1日〜)
著者 必須
  1. (英) Zhao, Yu
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
    適合する可能性のある以下の学生情報を発見しました
    《趙 雨濛 (YUMENG ZHAO) @ 先端技術科学教育部.博士後期課程 [大学院学生] 2020年4月〜》
    《趙 雨濛 (YUMENG ZHAO) @ 先端技術科学教育部.博士前期課程 [大学院学生] 2018年4月〜2020年3月》
    《趙 昱喬 (YUQIAO ZHAO) @ 先端技術科学教育部.博士前期課程 [大学院学生] 2017年4月〜2019年3月》
    《趙 雨濛 (ZHAO YUMENG) @ 理工学部 [研究生] 2017年11月〜2018年3月》
    この情報が学生所属組織の業績等に分類されるためには学籍番号の登録が必要です.テキスト記載の個人が上記に掲げた個人本人ならば,学籍番号の登録を行ってください.(編集画面では学籍番号が表示されます)
  2. (英) Zhang, Anxiang
    役割 任意 共著
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. (英) Feng, Huali
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Li, Qing
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. (英) Gallinari, Patrick
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  6. 任 福継([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座]/->個人[中川 福継])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Knowledge graph entity typing via learning connecting embeddings

(日) ナレッジグラフエンティティタイピング学習による接続埋め込み

副題 任意
要約 任意

(英) Knowledge graph (KG) entity typing aims at inferring possible missing entity type instances in KG, which is a very significant but still under-explored subtask of knowledge graph completion. In this paper, we propose a novel approach for KG entity typing which is trained by jointly utilizing local typing knowledge from existing entity type assertions and global triple knowledge in KGs. Specifically, we present two distinct knowledge-driven effective mechanisms of entity type inference. Accordingly, we build two novel embedding models to realize the mechanisms. Afterward, a joint model via connecting them is used to infer missing entity type instances, which favors inferences that agree with both entity type instances and triple knowledge in KGs. Experimental results on two real-world datasets (Freebase and YAGO) demonstrate the effectiveness of our proposed mechanisms and models for improving KG entity typing.

(日) ナレッジグラフ(KG)エンティティタイピングは,KGで欠落している可能性のあるエンティティタイプのインスタンスを推測することを目的としています.これは,ナレッジグラフ完了の非常に重要ですが,まだ十分に調査されていないサブタスクです. このホワイトペーパーでは,既存のエンティティタイプアサーションからのローカルタイピング知識とKGのグローバルトリプルナレッジを併用することでトレーニングされるKGエンティティタイピングの新しいアプローチを提案します. 具体的には,エンティティタイプの推論に関する2つの異なる知識主導の効果的なメカニズムを示します. したがって,メカニズムを実現するために2つの新しい埋め込みモデルを構築します. その後,それらを接続することによる結合モデルを使用して,欠落しているエンティティタイプのインスタンスを推論します.これにより,エンティティタイプのインスタンスとKGのトリプルナレッジの両方に一致する推論が優先されます. 2つの実世界のデータセット(FreebaseとYAGO)の実験結果は,KGエンティティのタイピングを改善するための提案されたメカニズムとモデルの有効性を示しています.

キーワード 推奨
発行所 推奨 Elsevier(->組織[Elsevier Science])
誌名 必須 Knowledge-based Systems([Elsevier])
(pISSN: 0950-7051, eISSN: 1872-7409)
ISSN 任意 0950-7051
ISSN: 0950-7051 (pISSN: 0950-7051, eISSN: 1872-7409)
Title: Knowledge-based systems
Title(ISO): Knowl Based Syst
Publisher: Elsevier BV
 (NLM Catalog  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 ---
必須 1
必須 ---
都市 任意
年月日 必須 2020年 3月 初日
URL 任意 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705120301921
DOI 任意 10.1016/j.knosys.2020.105808    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意 2-s2.0-85082527535
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意