論文の概要: ProGS: Property Graph Shapes Language (Extended Version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05566v1
- Date: Mon, 12 Jul 2021 16:44:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-13 15:44:15.201454
- Title: ProGS: Property Graph Shapes Language (Extended Version)
- Title（参考訳）: ProGS: Property Graph Shapes Language (拡張バージョン)
- Authors: Philipp Seifer, Ralf L\"ammel, Steffen Staab
- Abstract要約: プロパティグラフは知識グラフを表現するデータモデルを構成する。
Wikidataのような知識グラフは、多種多様なコントリビュータによって作成され、様々なソースが2種類のエラーに陥りやすい。
最初のタイプの誤り、事実の虚偽は、証明と妥当性の表現を通してプロパティグラフによって対処される。
第2のタイプのエラーは、ドメイン制約に違反しており、原型プロパティグラフに関して対処されていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.663538370244174
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Property graphs constitute data models for representing knowledge graphs.
They allow for the convenient representation of facts, including facts about
facts, represented by triples in subject or object position of other triples.
Knowledge graphs such as Wikidata are created by a diversity of contributors
and a range of sources leaving them prone to two types of errors. The first
type of error, falsity of facts, is addressed by property graphs through the
representation of provenance and validity, making triples occur as first-order
objects in subject position of metadata triples. The second type of error,
violation of domain constraints, has not been addressed with regard to property
graphs so far. In RDF representations, this error can be addressed by shape
languages such as SHACL or ShEx, which allow for checking whether graphs are
valid with respect to a set of domain constraints. Borrowing ideas from the
syntax and semantics definitions of SHACL, we design a shape language for
property graphs, ProGS, which allows for formulating shape constraints on
property graphs including their specific constructs, such as edges with
identities and key-value annotations to both nodes and edges. We define a
formal semantics of ProGS, investigate the resulting complexity of validating
property graphs against sets of ProGS shapes, compare with corresponding
results for SHACL, and implement a prototypical validator that utilizes answer
set programming.
- Abstract（参考訳）: プロパティグラフは知識グラフを表現するデータモデルを構成する。
それらは、事実に関する事実を含む、事実の便利な表現を可能にし、被写体における三重項または他の三重項の対象位置によって表される。
Wikidataのような知識グラフは、様々なコントリビュータによって作成され、様々なソースが2種類のエラーを犯す傾向にある。
最初のタイプのエラーであるfalsity of factsは、プロヴァンスと妥当性の表現を通じてプロパティグラフによって対処され、メタデータトリプルの主題位置の1次オブジェクトとしてトリプルが発生する。
ドメイン制約に違反している第2のタイプのエラーは、プロパティグラフに関して対処されていない。
RDF表現では、このエラーはSHACLやShExのような形状言語で対処でき、一連のドメイン制約に対してグラフが有効かどうかを確認することができる。
SHACLの構文と意味論の定義からアイデアを借用し、プロパティグラフの形状言語であるProGSを設計し、ノードとエッジの両方に対して、アイデンティティを持つエッジやキー値アノテーションなどの特定の構造を含むプロパティグラフの形状制約を定式化する。
本稿では,ProGS の形式的意味論を定義し,ProGS 形状の集合に対するプロパティグラフの検証の複雑さを検証し,SHACL の対応する結果と比較し,応答集合プログラミングを利用するプロトタイプ検証器を実装した。
関連論文リスト
- SAT-Based Algorithms for Regular Graph Pattern Matching [40.86962847131912]
複素構造特性をチェックできるグラフ同型を一般化する。
この仕様は正規表現にインスパイアされた特殊なグラフである正規グラフパターン(ReGaP)の形で与えられる。
本稿では、対象グラフが所定のReGaPと一致するかどうかをチェックするSATベースのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T18:12:44Z) - IntelliGraphs: Datasets for Benchmarking Knowledge Graph Generation [2.4810855804075946]
本稿では,モデルが有意かつ意味論的に有効な部分グラフを生成する必要がある部分グラフ推論タスクを提案する。
IntelliGraphsデータセットには、サブグラフ推論を評価するための論理ルールで表現されたセマンティックスを含むサブグラフが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-13T11:54:32Z) - GrannGAN: Graph annotation generative adversarial networks [72.66289932625742]
本稿では,高次元分布をモデル化し,グラフスケルトンと整合した複雑な関係特徴構造を持つデータの新しい例を生成することの問題点を考察する。
提案するモデルは,タスクを2つのフェーズに分割することで,各データポイントのグラフ構造に制約されたデータ特徴を生成する問題に対処する。
第一に、与えられたグラフのノードに関連する機能の分布をモデル化し、第二に、ノードのフィーチャに条件付きでエッジ機能を補完する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-01T11:49:07Z) - FactGraph: Evaluating Factuality in Summarization with Semantic Graph
Representations [114.94628499698096]
文書と要約を構造化された意味表現(MR)に分解するFactGraphを提案する。
MRは、コアセマンティックの概念とその関係を記述し、文書と要約の両方の主要な内容を標準形式で集約し、データの疎結合を減少させる。
事実性を評価するための異なるベンチマークの実験では、FactGraphは以前のアプローチよりも最大15%優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-13T16:45:33Z) - Explanation Graph Generation via Pre-trained Language Models: An
Empirical Study with Contrastive Learning [84.35102534158621]
エンドツーエンドで説明グラフを生成する事前学習言語モデルについて検討する。
本稿では,ノードとエッジの編集操作によるグラフ摂動の簡易かつ効果的な方法を提案する。
提案手法は,説明グラフの構造的精度と意味的精度を両立させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T00:58:27Z) - GraphDCA -- a Framework for Node Distribution Comparison in Real and
Synthetic Graphs [72.51835626235368]
2つのグラフを比較するとき、ノード構造的特徴の分布は、グローバルグラフ統計よりも有益である、と我々は主張する。
本稿では,各ノード表現セットのアライメントに基づいてグラフ間の類似性を評価するフレームワークGraphDCAを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-08T14:19:19Z) - Creating Knowledge Graphs Subsets using Shape Expressions [0.0]
我々はRDFベースのグラフ、プロパティグラフ、wikibaseグラフと呼ばれる3種類の知識グラフの形式モデルを提案する。
知識グラフの1つの問題は、それらが含む大量のデータである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-22T11:10:12Z) - GraphSVX: Shapley Value Explanations for Graph Neural Networks [81.83769974301995]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、幾何データに基づく様々な学習タスクにおいて大きな性能を発揮する。
本稿では,既存のGNN解説者の多くが満足する統一フレームワークを提案する。
GNN用に特別に設計されたポストホックローカルモデル非依存説明法であるGraphSVXを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-18T10:40:37Z) - ExplaGraphs: An Explanation Graph Generation Task for Structured
Commonsense Reasoning [65.15423587105472]
スタンス予測のための説明グラフ生成の新しい生成および構造化コモンセンスリゾニングタスク(および関連するデータセット)を紹介します。
具体的には、信念と議論が与えられた場合、モデルは、議論が信念を支持しているかどうかを予測し、予測されたスタンスに対する非自明で完全で曖昧な説明として機能する常識強化グラフを生成する必要がある。
グラフの83%は、様々な構造と推論深度を持つ外部のコモンセンスノードを含んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T17:51:36Z) - Semi-Supervised Graph-to-Graph Translation [31.47555366566109]
グラフ翻訳は有望な研究の方向性であり、現実世界に広く応用できる可能性がある。
重要な理由のひとつは、高品質なペアデータセットがないことだ。
意味遷移をモデル化するために変換を明示的に行う双対表現空間を構築することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T03:24:20Z)
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。