论文小尝| (TransH)Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes

文章介绍

Published in:

   National Conference on Artificial Intelligence. AAAI Press, 2014

All Authors:

  Zhen Wang∗, Jianwen Zhang, Jianlin Feng, Zheng Chen

  Department of Information Science and Technology, Sun Y at-sen University, Guangzhou, China2Microsoft Research, Beijing, China

摘要

In terms of embedded relationship mapping, TransE does a poor job of handling one-to-many, many-to-one, and many-to-many relationships.

【 在嵌入的关系映射方面，TransE在处理一对多/多对一/多对多关系上效果不佳。】

TransH can directly balance model capacity and efficiency, and has the same model complexity as TransE.

【TransH、能够在模型容量和效率之间取得平衡、与TransE的模型复杂度同。】        

Propose a simple trick to reduce the possibility of false negative labeling. Conduct extensive experiments on link prediction, triplet classification and fact extraction on bench-mark datasets like WordNet and Freebase.

【提出一个简单的方法来减少假阴性标签的可能性。我们在WordNet和Freebase等基准数据集上进行了大量的链接预测、三元组分类和事实提取实验。】

介绍

将知识图谱嵌入在连续的空间中。方法是将头尾实体表示为空间中的点（即是坐标原点到这个点的向量），关系边表示为两个点之间的映射属性，而每个关系r被建模为空间中的一个操作，其特征是一个向量r，如平移、投影等。通过最小化一个全局损失函数来训练这三个向量。

通常知识图谱表征中，实体被表示为一个 k 维度的向量 h 、t ，定义一个得分函数  f1(h,)f_1 (h,t) 表示三元组 (h,r,t)的嵌入空间。

 TransE不足

参考：https://www.bilibili.com/video/BV1zh411Z7nL/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

由于TransE在一对多，多对一，多对多关系时或自反关系上效果不是很好，所以TransH被提出。

比如我们看两组关系，(司马懿  小妾  柏灵筠)，(司马懿  小妾  静姝)。因为两组关系中都存在实体“司马懿”和关系“小妾”，那么如果只简单考虑h+r=t，那么“柏灵筠”=“司马懿”+“小妾”和“静姝”=“司马懿”+“小妾”，所以“柏灵筠”=“静姝”，很显然，这并不是我们想要的结果。

 再比如自反关系，(曹操   欣赏  曹操)，“曹操”+“欣赏”=曹操，所以“欣赏”=0。如果你非要说如果存在自反关系，relation 就该为0，那么轮到计算(曹操  欣赏  司马懿)时，如果将“欣赏”=0代入,则会产生“曹操”=“司马懿”的结果。当然TransE在实际迭代中也不会这样，原因是因为(曹操  欣赏  司马懿)这类的数据大概率会在训练集中占大多数，而(曹操  欣赏  曹操)会被它当作噪音数据一样的存在， 所以会影响效果。

TransH

对每个关系定义一个超平面 Wr。而h⊥ 与⊥" 作为h和t在超平面上的投影，将 h⊥与⊥ 代替 h, t 满足:

这么一来，像 (司马懿  小妾  柏灵筠)，(司马懿  小妾  静姝) 在TransH中就不需要“柏灵筠”的向量等于“静姝”的向量了，仅仅需要他们在WrW_r上的投影相同既可以。

要知道投影相同不需要他们自身也要相同。

如下图所示，a向量与b向量在x轴上的投影虽相同，但a与b可以是两个不同的向量。

相关工作

         以下模型都将实体嵌入到一个向量空间中，并在一个评分函数下强制嵌入兼容。不同模型对评分函数fr(h,)的定义不同，其中包含了h和t的一些变换。

 TransH详解

首先我们定义一个wrw_r为WrW_r超平面的单位法向量，即|| w_r  ||= 1。根据欧几里得点积公式

 负采样方法

文章另一个创新点是提出了新的采样方法 bern。原始的负采样方法是从实体集中随机抽取一个实体替换到 golden triplet 中生成负样本，但是这样做有可能会得假阴（false negative）的负样本。 设置一定的概率用于代替头实体或尾实体。

当关系为一对多时，让头实体有更大的概率被替换；当关系为多对一时，让尾实体有更大的概率被替换。负采样机制：假设tph表示每个头实体对应的尾实体数量的平均值，hpt表示每个尾实体对应的头实体数量的平均值。给定的实体对 (h,r,t)，然后以tph/(tph+hpt)概率替换头实体，以 ​ hpt/(tph+hpt)概率替换尾实体。

tph/(tph+hpt)越大，说明是一对多的关系，在负采样时替换头实体，更容易获得 true negative。

 实验

数据集

实验在两个数据集上分别完成，分别为WordNet和FreeBase。数据集情况如图所示：

评价指标

Hits@N：表示有多少正确的三元组最终的排序是在 topN ，值越大越好，常看的是 Hits@10，Hits@3，Hits@1；

Mean Rank(MR): 所有正确三元组的排序位置的平均值，值越小越好。

Experiment-Link Prediction

这个任务是完成一个缺少h或t的三元组(h, r, t)，即预测给定的t (h, r)或预测给定的h (r, t)。这个任务不是要求一个最佳答案，而是更强调从知识图中对一组候选实体进行排名。

 

 

Experiment-Triplets Classification

这个任务是确认给定的三元组(h, r, t)是否正确，即对三元组进行二元分类。

分类的决策规则很简单:对于三元组(h, r, t)，如果不相似度得分(由得分函数f)低于特定的关系阈值σ  ，则预测为正。否则预测为负。关系特定阈值σ是根据验证集上的分类精度(最大化)确定的。

 

Experiment-Relational Fact Extraction from Text

        这一部分正是TransE在总结部分的未来展望，TransH将其实现这个任务的对比。关系抽取任务可以通过知识表示来完成，也属于一种知识补充。作者使用基于远程监督的关系抽取，评价指标则为P-R曲线与对应的AUC面积。实验细节省略，实验对比如图所示：

 

结论

        这个模型TransH主要解决了TransE不能够很有效的进行复杂关系的建模，并提出一种关系映射方法解决了这个问题，在包括链接预测、三元组分类和关系抽取任务上表现最好，另外作者改进了负采样的策略，提出一种概率采样的办法，降低错误标签带来的问题。  

         当然TransH也存在一定的问题：头尾实体依然处于相同的语义空间，而每个三元组的关系可能关注头尾实体的不同属性，即每个关系对应的头尾实体应在不同的语义空间中表征，因此TransR模型由此诞生。