OntoTKGE：オントロジー拡張型 時間的知識グラフ外挿
arXiv cs.AI / 2026/4/8
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要点
- 本論文は、過去のKGスナップショットから未来の事実を予測する、時間的知識グラフ（TKG）外挿のためのエンコーダ・デコーダ枠組みであるOntoTKGEを提案する。
- 先行手法の主要な限界、すなわち過去の相互作用が乏しいエンティティに対する性能の低さに焦点を当て、オントロジーに基づく行動パターンを取り入れることでこれを克服する。
- OntoTKGEは、オントロジービューのKGを活用して階層的な概念関係を学習し、概念をエンティティに結び付けたうえで、オントロジー的および時間的な信号を統合し、エンティティ埋め込みの改善を行う。
- 本手法は、単一の硬直したモデルというよりも、複数のTKG外挿モデル・アーキテクチャと柔軟に互換性を持つよう設計されている。
- 4つのデータセットでの実験により、多くのベンチマーク設定において先行手法およびSOTAベースラインに対して一貫して有意な改善が示される。
