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English(EN) Uncertainty in Representation Learning on Knowledge Graphs

论文研究知识图谱嵌入中的不确定性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本论文探讨了知识图谱嵌入（KGE）方法中的不确定性问题，该方法将实体和谓词表示在向量空间中以推断缺失的知识。它解决了三个不确定性来源：来自不完整或嘈杂输入的知识不确定性、来自随机训练的算法不确定性以及模型输出中的预测不确定性。该工作提出了一个基于投票的框架来减轻算法不确定性带来的不稳定性，并使共形预测适应KGE以获得无分布的覆盖保证。它还开发了用于置信度评分三元组的预测区间，以及一种基于嵌入的方法，用于在统计本体上进行概率推理，旨在实现可靠且感知不确定性的KGE。 AI

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yuqicheng Zhu ·

    知识图谱表示学习中的不确定性

    arXiv:2610.06974v1 Announce Type: new Abstract: Knowledge graph embedding (KGE) methods represent entities and predicates in continuous vector spaces to infer missing knowledge. Despite strong benchmark performance, their predictions often lack principled reliability guarantees, …

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