論文の概要: A Simple Approach to Case-Based Reasoning in Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14198v2
• Date: Sun, 19 Jul 2020 01:26:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 03:56:39.739260
• Title: A Simple Approach to Case-Based Reasoning in Knowledge Bases
• Title（参考訳）: 知識ベースにおけるケースベース推論への単純アプローチ
• Authors: Rajarshi Das, Ameya Godbole, Shehzaad Dhuliawala, Manzil Zaheer, Andrew McCallum
• Abstract要約: 我々は,古典人工知能(AI)におけるケースベース推論を想起させる,アンフノトレーニングを必要とする知識グラフ(KG)における推論に対する驚くほど単純かつ正確なアプローチを提案する。 ソースエンティティとバイナリ関係が与えられたターゲットエンティティを見つけるタスクを考えてみましょう。 我々の非パラメトリックなアプローチは、与えられた関係を通して類似したソースエンティティを接続する複数のテキストトグラフパスパターンを見つけることによって、クエリ毎にクレープな論理ルールを導出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.661396189466664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a surprisingly simple yet accurate approach to reasoning in knowledge graphs (KGs) that requires \emph{no training}, and is reminiscent of case-based reasoning in classical artificial intelligence (AI). Consider the task of finding a target entity given a source entity and a binary relation. Our non-parametric approach derives crisp logical rules for each query by finding multiple \textit{graph path patterns} that connect similar source entities through the given relation. Using our method, we obtain new state-of-the-art accuracy, outperforming all previous models, on NELL-995 and FB-122. We also demonstrate that our model is robust in low data settings, outperforming recently proposed meta-learning approaches
• Abstract（参考訳）: 我々は,従来の人工知能(ai)におけるケースベース推論を想起させる,知識グラフ(kgs)の推論に対する驚くほど単純かつ正確なアプローチを提案する。 ソースエンティティとバイナリ関係が与えられたターゲットエンティティを見つけるタスクを考えてみましょう。 我々の非パラメトリックなアプローチは、与えられた関係を通して類似のソースエンティティを接続する複数の \textit{graph path pattern} を見つけることで、クエリ毎に論理ルールをクリップする。 NELL-995 と FB-122 では,従来のモデルよりも高い精度で新しい最先端の精度が得られる。 私たちはまた、我々のモデルが低データ設定で堅牢であることを示し、最近提案されたメタラーニングアプローチよりも優れています。

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