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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
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 Online-Ressource
Verfasst von:Kotnis, Bhushan [VerfasserIn]   i
 Nastase, Vivi [VerfasserIn]   i
Titel:Analysis of the impact of negative sampling on link prediction in knowledge graphs
Verf.angabe:Bhushan Kotnis and Vivi Nastase
E-Jahr:2018
Jahr:2 Mar 2018
Umfang:14 S.
Fussnoten:Gesehen am 02.09.2019
Titel Quelle:Enthalten in: De.arxiv.org
Ort Quelle:[S.l.] : Arxiv.org, 1991
Jahr Quelle:2018
Band/Heft Quelle:(2018)
Abstract:Knowledge graphs are large, useful, but incomplete knowledge repositories. They encode knowledge through entities and relations which define each other through the connective structure of the graph. This has inspired methods for the joint embedding of entities and relations in continuous low-dimensional vector spaces, that can be used to induce new edges in the graph, i.e., link prediction in knowledge graphs. Learning these representations relies on contrasting positive instances with negative ones. Knowledge graphs include only positive relation instances, leaving the door open for a variety of methods for selecting negative examples. In this paper we present an empirical study on the impact of negative sampling on the learned embeddings, assessed through the task of link prediction. We use state-of-the-art knowledge graph embeddings -- \rescal , TransE, DistMult and ComplEX -- and evaluate on benchmark datasets -- FB15k and WN18. We compare well known methods for negative sampling and additionally propose embedding based sampling methods. We note a marked difference in the impact of these sampling methods on the two datasets, with the "traditional" corrupting positives method leading to best results on WN18, while embedding based methods benefiting the task on FB15k.
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: http://arxiv.org/abs/1708.06816
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Bibliogr. Hinweis:Forschungsdaten Kotnis, Bhushan: KGE algorithms
Sach-SW:Computer Science - Artificial Intelligence
K10plus-PPN:1675681244
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

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