MIGTF

В репозитории содержится код для воспроизведения результатов работы по дополнению пропущенных связей в knowledge graph с использованием новой модели факторизации тензоров со смешанной геометрией (MIG-TF). Авторы предлагают подход, комбинирующий евклидову геометрию, через Tucker-разложение, и гиперболическую геометрию, через введённый гиперболический тернарный член взаимодействия TPTF. Такая конструкция позволяет более точно моделировать структурные особенности реальных knowledge graph, где распределение связей зачастую лишь частично следует иерархической структуре. В экспериментах показано, что предложенная модель превосходит по качеству как чисто евклидовые, так и чисто гиперболические модели, достигая state-of-the-art результатов на стандартных датасетах FB15k-237, YAGO3-10 и WN18RR при меньшем числе параметров. Особенно заметно улучшение на графах с нарушенной иерархией (например, FB15k-237). Кроме того, авторы изучают влияние кривизны гиперболической компоненты, вводят регуляризацию через ортогонализацию и анализируют робастность модели к зашумлённости обучающих данных. Работа может быть полезна исследователям в области factorization-based подходов к knowledge graph completion, а также специалистам, занимающимся построением компактных и эффективных моделей для анализа графовых данных со смешанной структурой.

статья | код