論文の概要: JAKET: Joint Pre-training of Knowledge Graph and Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00796v1
• Date: Fri, 2 Oct 2020 05:53:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 01:34:04.700545
• Title: JAKET: Joint Pre-training of Knowledge Graph and Language Understanding
• Title（参考訳）: JAKET:知識グラフと言語理解の併用による事前学習
• Authors: Donghan Yu, Chenguang Zhu, Yiming Yang, Michael Zeng
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフと言語の両方をモデル化する新しい事前学習フレームワークであるJAKETを提案する。 知識モジュールと言語モジュールは相互に支援するための重要な情報を提供する。 我々の設計により、事前学習されたモデルは、新しいドメインの見知らぬ知識グラフに容易に適応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.43768772121985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graphs (KGs) contain rich information about world knowledge, entities and relations. Thus, they can be great supplements to existing pre-trained language models. However, it remains a challenge to efficiently integrate information from KG into language modeling. And the understanding of a knowledge graph requires related context. We propose a novel joint pre-training framework, JAKET, to model both the knowledge graph and language. The knowledge module and language module provide essential information to mutually assist each other: the knowledge module produces embeddings for entities in text while the language module generates context-aware initial embeddings for entities and relations in the graph. Our design enables the pre-trained model to easily adapt to unseen knowledge graphs in new domains. Experimental results on several knowledge-aware NLP tasks show that our proposed framework achieves superior performance by effectively leveraging knowledge in language understanding.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、世界知識、実体、関係に関する豊富な情報を含む。 したがって、既存の事前訓練された言語モデルにとって素晴らしいサプリメントになり得る。 しかし、kgから言語モデリングに効率的に情報を統合することは依然として課題である。 知識グラフの理解には関連するコンテキストが必要です。 知識グラフと言語の両方をモデル化する新しい事前学習フレームワークであるjaketを提案する。 知識モジュールは、テキスト内のエンティティへの埋め込みを生成し、言語モジュールは、グラフ内のエンティティと関係のためのコンテキスト認識初期埋め込みを生成する。 我々の設計により、事前学習されたモデルは、新しいドメインの見知らぬ知識グラフに容易に適応できる。 知識を意識したNLPタスクの実験結果から,言語理解における知識を効果的に活用することで,提案手法が優れた性能を発揮することが示された。

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