論文の概要: KACC: A Multi-task Benchmark for Knowledge Abstraction, Concretization and Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13631v2
• Date: Fri, 4 Jun 2021 03:23:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 21:48:41.415526
• Title: KACC: A Multi-task Benchmark for Knowledge Abstraction, Concretization and Completion
• Title（参考訳）: KACC: 知識抽象化,要約,補完のためのマルチタスクベンチマーク
• Authors: Jie Zhou, Shengding Hu, Xin Lv, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Wei Xu, Jie Jiang, Juanzi Li, Maosong Sun
• Abstract要約: 包括的知識グラフ(KG)は、インスタンスレベルのエンティティグラフとオントロジーレベルの概念グラフを含む。 2ビューのKGは、知識の抽象化、包括化、完成に関する人間の能力を「シミュレーション」するためのモデルのためのテストベッドを提供する。 我々は,データセットのスケール,タスクカバレッジ,難易度の観点から,既存のベンチマークを改善した統一KGベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.47414073164656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A comprehensive knowledge graph (KG) contains an instance-level entity graph and an ontology-level concept graph. The two-view KG provides a testbed for models to "simulate" human's abilities on knowledge abstraction, concretization, and completion (KACC), which are crucial for human to recognize the world and manage learned knowledge. Existing studies mainly focus on partial aspects of KACC. In order to promote thorough analyses for KACC abilities of models, we propose a unified KG benchmark by improving existing benchmarks in terms of dataset scale, task coverage, and difficulty. Specifically, we collect new datasets that contain larger concept graphs, abundant cross-view links as well as dense entity graphs. Based on the datasets, we propose novel tasks such as multi-hop knowledge abstraction (MKA), multi-hop knowledge concretization (MKC) and then design a comprehensive benchmark. For MKA and MKC tasks, we further annotate multi-hop hierarchical triples as harder samples. The experimental results of existing methods demonstrate the challenges of our benchmark. The resource is available at https://github.com/thunlp/KACC.
• Abstract（参考訳）: 包括的知識グラフ(KG)は、インスタンスレベルのエンティティグラフとオントロジーレベルの概念グラフを含む。 二視点のKGは、人間が世界を認識し、学習した知識を管理するのに不可欠である知識抽象化、包括、完成(KACC)に関する人間の能力を「シミュレーション」するためのモデルのためのテストベッドを提供する。 現存する研究は主にKACCの部分的な側面に焦点を当てている。 モデルのKACC能力の詳細な分析を促進するため,データセットのスケール,タスクカバレッジ,難易度の観点から,既存のベンチマークを改善した統一KGベンチマークを提案する。 具体的には、より大きな概念グラフ、豊富なクロスビューリンク、そして密度の高いエンティティグラフを含む新しいデータセットを収集する。 このデータセットに基づいて,マルチホップ知識抽象化(MKA)やマルチホップ知識強調化(MKC)といった新しいタスクを提案し,総合的なベンチマークを設計する。 mkaとmkcのタスクでは、より難しいサンプルとしてマルチホップ階層トリプルをアノテートします。 既存の手法の実験結果は,ベンチマークの課題を示すものである。 リソースはhttps://github.com/thunlp/KACCで入手できる。

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