Visualize Similarities Between Companies With Graph Database
MotivationHave you ever been curious about the similarities between different companies? Wouldn’t it be nice if you can visualize their relationships like below? Image by AuthorThat is when graph database and Neo4j come in handy. In my latest article, you will learn what Neo4j is and how to use it to analyze the similarities between artificial intelligence companies. What is a Graph Database?A gra
Turn a Harry Potter Book into a Knowledge Graph
I did a lot of experiments to decide the best way to go about it. I’ve tried most of the open-source named entity recognition models to compare which worked best, but in the end, I decided that none were good enough. Luckily for us, the Harry Potter fandom page contains a list of characters in the first book. We also know in which chapter they first appeared, which will help us even further disamb
グラフってこんなにすごい！深層学習との融合をレビュー
3つの要点 ✔️ GNNの表現力の強さから、急速にアプリケーションが進んでいる。 ✔️ GNNの柔軟かつ複雑な構造への、従来深層学習手法の展開についてのレビュー ✔️ 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題も継続中 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications written by Jie Zhou, Ganqu Cui, Shengding Hu, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun (Submitted on 20 Dec 2018 (v1), last revised 9 Apr 2021 (this version, v5)) Comments: Published on AI O
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
TransE [NIPS'13] を実装（と実験再現）した - でかいチーズをベーグルする
Graph embedding を調べる上で避けては通れないっぽいTransEを実装して実験再現してみた。モデルがシンプルでカッコイイし実装も簡単だった。データもパラメータも公開されてて実験を再現できたのもポイント高い。 TransE NIPS'13で提案されたGraph embeddingをする手法。Google scholarで既に100以上引用されていろんな拡張モデルが提案されてる。論文は以下。 papers.nips.cc TransEはKnowledge graph（Freebaseとか）をベクトル空間上にembeddingする。入力としてKnowledge graphを与えると、全てのsubject, predicate, objectに対してそれぞれk次元のベクトルを出力する。ポイントは出力されたベクトル空間に構造があること。例えば、 v(Kei Nishikori) + v
会社初の論文読み会イベント scouty Knowledge Graph and Embedding Night を開催しました | LAPRAS株式会社
こんにちは、scouty VP of Research の高濱です。 scoutyでは、採用担当者の方向けのイベントの他にも様々なイベントを開催しています。本記事では、2019年2月14日に開催した論文読み会イベント scouty Knowledge Graph and Embedding Night の様子をご紹介します。 概要 Knowledge Graph ならびに Embedding に関する、論文紹介を中心とした知識共有を目的とした勉強会です。株式会社scouty CEO 島田 寛基 による論文紹介のほか、アルゴリズムエぬジニア 鈴木亮太 による執筆論文に関する解説、ならびにゲストスピーカーとして株式会社ABEJAの白川達也氏からの論文紹介を予定しています。 ※株式会社scoutyが主催するイベントですが、scoutyと接点がない方でもぜひ気軽にご参加ください。 ## 当日の案内
第3回ナレッジグラフ推論チャレンジ2020
NEWS 2021/03/23第3回ナレッジグラフ推論チャレンジ2020の応募作品&審査結果一覧を公開しました。 2021/03/103月16日（火）にナレッジグラフ推論チャレンジ2020-最終審査会を開催します！ 2021/01/19第3回ナレッジグラフ推論チャレンジ2020用のナレッジグラフ【Ver.2】を公開しました。こちらが最終バージョンとなります。 2021/01/182020/12/24版のナレッジグラフの僧坊荘園に誤りがあったため修正しました。新規3小説分のシーン間接続を追加しました。 2020/12/252020/12/24版のナレッジグラフを公開いたしました。これまでのKGのデータ修正および、小説「入院患者」の追加を行いました。 2020/12/01応募締め切りを2021年1月31日（日）に延長しました 2020/10/2310月21日（水）に開催されたナレッジグラフ推論
RotatE: Knowledge Graph Embedding by Relational Rotation in Complex Space
We study the problem of learning representations of entities and relations in knowledge graphs for predicting missing links. The success of such a task heavily relies on the ability of modeling and inferring the patterns of (or between) the relations. In this paper, we present a new approach for knowledge graph embedding called RotatE, which is able to model and infer various relation patterns inc
Relational Pathを用いたKnowledge Graph Embedding - Qiita
こんにちは、donaldchiです。 今回はICML2019で発表されたKnowledge Graph Embeddingに関する論文を読んだのでメモを共有します。メモなので、ざっくりした部分が結構あります。何か間違ったところや指摘があれば、コメント欄で書いてくださると幸いです。 論文情報 タイトル：Learning to Exploit Long-term Relational Dependencies in Knowledge Graphs 著者：Lingbing Guo, Zequn Sun, Wei Hu 一言まとめ 従来のKnowledge Graph embeddingは「Knowledge Graphに置いて似たようなエンティティは似たような関係の役割(relational roles)を持つ」という仮説の元でfact (s,r,o)を学習し、エンティティ(entity)や関
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Understanding Ontologies and Knowledge Graphs
QA-GNN: Reasoning with Language Models and Knowledge Graphs for Question Answering · Issue #2075 · arXivTimes/arXivTimes
Workshop 2 (Knowledge Graph Embeddings) by Arseny Moskvichev