論文の概要: KompaRe: A Knowledge Graph Comparative Reasoning System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03189v1
• Date: Fri, 6 Nov 2020 04:57:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 04:13:07.234782
• Title: KompaRe: A Knowledge Graph Comparative Reasoning System
• Title（参考訳）: KompaRe:知識グラフ比較推論システム
• Authors: Lihui Liu, Boxin Du, Heng Ji, Hanghang Tong
• Abstract要約: 本稿では,複数の手がかりに対する共通点と矛盾点の推測を目的とした知識グラフの比較推論を提案する。 我々は,大規模な知識グラフに対して比較推論機能を提供する,最初のプロトタイプシステムであるKompaReを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.72488258453926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning is a fundamental capability for harnessing valuable insight, knowledge and patterns from knowledge graphs. Existing work has primarily been focusing on point-wise reasoning, including search, link predication, entity prediction, subgraph matching and so on. This paper introduces comparative reasoning over knowledge graphs, which aims to infer the commonality and inconsistency with respect to multiple pieces of clues. We envision that the comparative reasoning will complement and expand the existing point-wise reasoning over knowledge graphs. In detail, we develop KompaRe, the first of its kind prototype system that provides comparative reasoning capability over large knowledge graphs. We present both the system architecture and its core algorithms, including knowledge segment extraction, pairwise reasoning and collective reasoning. Empirical evaluations demonstrate the efficacy of the proposed KompaRe.
• Abstract（参考訳）: 推論は知識グラフから貴重な洞察、知識、パターンを活用するための基本的な能力である。 既存の研究は主に、検索、リンク述語、エンティティ予測、サブグラフマッチングなど、ポイントワイドな推論に焦点を当てている。 本稿では,複数の手がかりに対する共通点と矛盾点の推測を目的とした知識グラフの比較推論を提案する。 我々は、比較推論が知識グラフよりも既存の視点推論を補完し拡張することを想定する。 具体的には,大規模ナレッジグラフに対して比較推論能力を提供する,最初のプロトタイプシステムであるkompareを開発した。 本稿では,知識セグメント抽出,ペア推論,集合推論など,システムアーキテクチャとそのコアアルゴリズムについて述べる。 実験評価の結果,提案手法の有効性が示された。

関連論文リスト

• Detecting text level intellectual influence with knowledge graph embeddings [0.0]
  オープンソースジャーナル記事のコーパスを収集し,Gemini LLMを用いて知識グラフ表現を生成する。 提案手法は,前述した手法とグラフニューラルネットワークを用いた新しい埋め込みモデルを用いて,サンプル対の論文間の引用の存在を予測しようとするものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:21:27Z)
• Knowledge Graph Extension by Entity Type Recognition [2.8231106019727195]
  本稿では,エンティティ型認識に基づく知識グラフ拡張フレームワークを提案する。 このフレームワークは、異なる知識グラフ間でスキーマとエンティティを整列させることにより、高品質な知識抽出を実現することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T19:55:03Z)
• Similarity-weighted Construction of Contextualized Commonsense Knowledge Graphs for Knowledge-intense Argumentation Tasks [17.438104235331085]
  CCKG(Contextualized Commonsense Knowledge Graphs)を構築するための教師なしの新たな手法を提案する。 我々の研究は、KG三重項とテキスト引数のセマンティックな類似性を計算することによって、文脈に敏感な知識抽出に留まらない。 我々は,知識に敏感な議論品質評価タスクにおけるCCKGの有効性を実証し,強力なベースラインを達成し,GPT-3ベースのシステムと競合することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T09:52:36Z)
• Knowledge Graph Reasoning with Logics and Embeddings: Survey and Perspective [35.1522867772523]
  知識グラフ(KG)推論は、学術と産業の両方でますます人気が高まっている。 有望な方向性は、ロジックベースのメソッドと埋め込みベースのメソッドを統合することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-15T13:59:54Z)
• Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [96.53859361560505]
  本稿では,知識グラフ拡張ネットワーク(KGAN)を提案する。 KGANは感情の特徴表現を、文脈、構文、知識に基づく複数の視点から捉えている。 3つの人気のあるABSAベンチマークの実験は、我々のKGANの有効性と堅牢性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T08:25:53Z)
• Conditional Attention Networks for Distilling Knowledge Graphs in Recommendation [74.14009444678031]
  本稿では,知識グラフをレコメンデーションシステムに組み込むために,知識対応コンディショナルアテンションネットワーク(KCAN)を提案する。 本研究では,まず,ユーザ・イテムネットワークとナレッジグラフのグローバルな意味的類似性を捉えるノード表現を得る。 そして,そのサブグラフに条件付きアテンションアグリゲーションを適用することで,その知識グラフを改良し,目標固有ノード表現を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T09:40:43Z)
• Fact-driven Logical Reasoning for Machine Reading Comprehension [82.58857437343974]
  私たちは、常識と一時的な知識のヒントの両方を階層的にカバーする動機があります。 具体的には,文の背骨成分を抽出し,知識単位の一般的な定式化を提案する。 次に、事実単位の上にスーパーグラフを構築し、文レベル(事実群間の関係)と実体レベルの相互作用の利点を享受する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T13:11:13Z)
• Neural, Symbolic and Neural-Symbolic Reasoning on Knowledge Graphs [9.708996828407384]
  知識グラフ推論は、情報抽出、情報検索、レコメンデーションといった機械学習アプリケーションをサポートする。 知識グラフは知識の離散的なシンボル表現と見なすことができるので、知識グラフの推論は自然にそのシンボル技術を利用することができる。 近年のディープラーニングの進歩は、曖昧でノイズの多いデータに対して頑健な知識グラフ上での神経推論を促進するが、シンボリック推論と比較して解釈性に欠ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T04:28:57Z)
• A Heterogeneous Graph with Factual, Temporal and Logical Knowledge for Question Answering Over Dynamic Contexts [81.4757750425247]
  動的テキスト環境における質問応答について検討する。 構築したグラフ上にグラフニューラルネットワークを構築し,エンドツーエンドでモデルをトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-25T04:53:54Z)
• A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications [89.78089494738002]
  我々は,1)知識グラフ表現学習,2)知識獲得と完成,3)時間的知識グラフ,および4)知識認識アプリケーションに関する研究トピックをレビューする。 知識獲得、特に知識グラフの完成、埋め込み方法、経路推論、論理ルール推論について概観する。 メタラーニング、コモンセンス推論、時間的知識グラフなど、いくつかの新しいトピックを探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-02T13:17:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。