論文の概要: On the Role of Conceptualization in Commonsense Knowledge Graph Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03239v2
• Date: Tue, 7 Apr 2020 17:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 00:36:31.613572
• Title: On the Role of Conceptualization in Commonsense Knowledge Graph Construction
• Title（参考訳）: 常識知識グラフ構築における概念化の役割について
• Authors: Mutian He, Yangqiu Song, Kun Xu, Dong Yu
• Abstract要約: アトミックやASERのような常識知識グラフ(CKG)は、従来のKGと大きく異なる。 本稿では, CKG の概念化手法を紹介し, テキストに記述されたエンティティを特定の概念のインスタンスとみなすか, あるいはその逆を例に紹介する。 提案手法は, 可塑性三重項を効果的に同定し, 新たなノードの3重項と, 多様性と新規性の両端項によってKGを拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.39512925793171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Commonsense knowledge graphs (CKGs) like Atomic and ASER are substantially different from conventional KGs as they consist of much larger number of nodes formed by loosely-structured text, which, though, enables them to handle highly diverse queries in natural language related to commonsense, leads to unique challenges for automatic KG construction methods. Besides identifying relations absent from the KG between nodes, such methods are also expected to explore absent nodes represented by text, in which different real-world things, or entities, may appear. To deal with the innumerable entities involved with commonsense in the real world, we introduce to CKG construction methods conceptualization, i.e., to view entities mentioned in text as instances of specific concepts or vice versa. We build synthetic triples by conceptualization, and further formulate the task as triple classification, handled by a discriminatory model with knowledge transferred from pretrained language models and fine-tuned by negative sampling. Experiments demonstrate that our methods can effectively identify plausible triples and expand the KG by triples of both new nodes and edges of high diversity and novelty.
• Abstract（参考訳）: Atomic や ASER のような Commonsense knowledge graph (CKG) は、ゆるやかに構造化されたテキストによって形成されるノードの数が多いため、従来の KG とは大きく異なる。 ノード間でkgが欠落している関係を特定することに加えて、このような手法はテキストで表される欠落ノードを探索することも期待されている。 実世界のコモンセンスにかかわる数えきれないエンティティを扱うために、ckg構築手法の概念化、すなわちテキストで言及されるエンティティを特定の概念のインスタンスとして見るか、その逆を見るかを紹介する。 概念化によって合成三重項を構築し、さらに三重分類としてタスクを定式化し、事前訓練された言語モデルから知識を移し、負のサンプリングによって微調整された識別モデルによって処理する。 実験により,本手法は,高い多様性と新規性を有する新しいノードとエッジのトリプルによって,効果的にトリプルを同定し,kgを拡張できることが証明された。

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