論文の概要: Complex Query Answering with Neural Link Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03459v4
• Date: Thu, 18 Mar 2021 09:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 04:15:04.850334
• Title: Complex Query Answering with Neural Link Predictors
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた複雑な問合せ応答
• Authors: Erik Arakelyan, Daniel Daza, Pasquale Minervini, Michael Cochez
• Abstract要約: 不完全な知識グラフ上で複雑なクエリを効率的に応答するフレームワークを提案する。 我々は、各クエリをエンドツーエンドの微分可能な目的に翻訳し、各原子の真理値が事前学習されたニューラルネットワーク予測器によって計算される。 実験では,提案手法は最先端手法よりも精度の高い結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.872400132315988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural link predictors are immensely useful for identifying missing edges in large scale Knowledge Graphs. However, it is still not clear how to use these models for answering more complex queries that arise in a number of domains, such as queries using logical conjunctions ($\land$), disjunctions ($\lor$) and existential quantifiers ($\exists$), while accounting for missing edges. In this work, we propose a framework for efficiently answering complex queries on incomplete Knowledge Graphs. We translate each query into an end-to-end differentiable objective, where the truth value of each atom is computed by a pre-trained neural link predictor. We then analyse two solutions to the optimisation problem, including gradient-based and combinatorial search. In our experiments, the proposed approach produces more accurate results than state-of-the-art methods -- black-box neural models trained on millions of generated queries -- without the need of training on a large and diverse set of complex queries. Using orders of magnitude less training data, we obtain relative improvements ranging from 8% up to 40% in Hits@3 across different knowledge graphs containing factual information. Finally, we demonstrate that it is possible to explain the outcome of our model in terms of the intermediate solutions identified for each of the complex query atoms. All our source code and datasets are available online, at https://github.com/uclnlp/cqd.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク予測器は,大規模知識グラフの不足点を特定する上で非常に有用である。 しかし、論理的な結合を用いたクエリ($\land$)、代入($\lor$)、存在量化子($\exists$)といった、多くのドメインで発生するより複雑なクエリに対するこれらのモデルの使い方は、まだ明確ではない。 本研究では,不完全な知識グラフ上で複雑なクエリを効率的に応答するフレームワークを提案する。 我々は、各クエリをエンドツーエンドの微分可能な対象に変換し、各原子の真理値を事前学習されたニューラルネットワーク予測器で計算する。 次に、勾配ベースと組合せ探索を含む最適化問題に対する2つの解を解析する。 私たちの実験では、提案手法は、大規模で多様な複雑なクエリのトレーニングを必要とせずに、最先端のメソッド -- 数百万のクエリでトレーニングされたブラックボックスニューラルモデル -- よりも正確な結果を生み出す。 トレーニングデータの桁数が桁違いに少ないため、事実情報を含む知識グラフ間で、Hits@3の8%から40%までの相対的な改善が得られる。 最後に, 複雑な問合せ原子毎に同定された中間解の観点から, モデルの結果を説明することが可能であることを実証した。 ソースコードとデータセットはすべて、https://github.com/uclnlp/cqd.comで公開されています。

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