Embedding knowledge graphs into low-dimensional spaces is a popular method for applying approaches, such as link prediction or node classification, to these databases. This embedding process is very costly in terms of both computational time and space. Part of the reason for this is the optimisation of hyperparameters, which involves repeatedly sampling, by random, guided, or brute-force selection, from a large hyperparameter space and testing the resulting embeddings for their quality. However, not all hyperparameters in this search space will be equally important. In fact, with prior knowledge of the relative importance of the hyperparameters, some could be eliminated from the search altogether without significantly impacting the overall quality of the outputted embeddings. To this end, we ran a Sobol sensitivity analysis to evaluate the effects of tuning different hyperparameters on the variance of embedding quality. This was achieved by performing thousands of embedding trials, each time measuring the quality of embeddings produced by different hyperparameter configurations. We regressed the embedding quality on those hyperparameter configurations, using this model to generate Sobol sensitivity indices for each of the hyperparameters. By evaluating the correlation between Sobol indices, we find substantial variability in the hyperparameter sensitivities between knowledge graphs with differing dataset characteristics as the probable cause of these inconsistencies. As an additional contribution of this work we identify several relations in the UMLS knowledge graph that may cause data leakage via inverse relations, and derive and present UMLS-43, a leakage-robust variant of that graph.


翻译:将知识图嵌入低维空间是一种常用的方法,用于应用方法,例如将预测或节点分类链接到这些数据库。这种嵌入过程在计算时间和空间方面费用都非常昂贵。其部分原因是超参数优化,从一个大的超光度空间通过随机、引导或粗力选择反复抽样,从一个大的超光度空间抽取不同超光度参数,并测试由此而来的嵌入质量。然而,在这个搜索空间中,并非所有超光度参数都同等重要。事实上,由于事先了解超光度计的相对重要性,有些超光度过程可以从搜索中完全消除,而不会对输出嵌入器的总体质量产生很大影响。为此,我们进行了Sobol灵敏度分析,以评价调整不同超光度对嵌质量差异的影响。这是通过进行数千次嵌入试验,每次测量不同超光度配置产生的嵌入UMU质量时都同样重要。我们从这些超光度配置的嵌入质量,我们从这些超光度配置中恢复了嵌入质量的质量,使用这个模型可以完全消除搜索过程的质量,而不会极大地影响输出嵌入输出嵌入总质量的整体质量的总体质量的总体质量质量质量质量质量质量,而不会影响总质量的总体质量。我们通过这个模型通过这些模型的模型,通过这些模型的模型来评估各种分辨率特性特性的精确度的精确度,从而推推算,从而推算中,从而推算各种不同分辨率的分辨率的精确度的精确度的精确度的精确度的精确度的精确度,从而推算。

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