論文の概要: SAFRAN: An interpretable, rule-based link prediction method
outperforming embedding models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08002v1
- Date: Thu, 16 Sep 2021 14:18:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-17 19:00:41.520317
- Title: SAFRAN: An interpretable, rule-based link prediction method
outperforming embedding models
- Title(参考訳): SAFRAN: 埋め込みモデルより優れた解釈可能なルールベースのリンク予測手法
- Authors: Simon Ott, Christian Meilicke, Matthias Samwald
- Abstract要約: SAFRANは、非冗長ノイズORと呼ばれる新しいアグリゲーションアプローチを用いて、アグリゲーション前に冗長なルールを検出し、クラスタ化する。
SAFRANは、確立された汎用ベンチマーク FB15K-237, WN18RR, YAGO3-10 上で、完全に解釈可能なリンク予測のための新しい最先端の結果を得る。
これはFB15K-237とWN18RR上の複数の確立された埋め込みベースのアルゴリズムよりも優れており、YAGO3-10上のルールベースのアルゴリズムと埋め込みベースのアルゴリズムのギャップを狭める。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.52834593453565
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Neural embedding-based machine learning models have shown promise for
predicting novel links in knowledge graphs. Unfortunately, their practical
utility is diminished by their lack of interpretability. Recently, the fully
interpretable, rule-based algorithm AnyBURL yielded highly competitive results
on many general-purpose link prediction benchmarks. However, current approaches
for aggregating predictions made by multiple rules are affected by
redundancies. We improve upon AnyBURL by introducing the SAFRAN rule
application framework, which uses a novel aggregation approach called
Non-redundant Noisy-OR that detects and clusters redundant rules prior to
aggregation. SAFRAN yields new state-of-the-art results for fully interpretable
link prediction on the established general-purpose benchmarks FB15K-237, WN18RR
and YAGO3-10. Furthermore, it exceeds the results of multiple established
embedding-based algorithms on FB15K-237 and WN18RR and narrows the gap between
rule-based and embedding-based algorithms on YAGO3-10.
- Abstract(参考訳): ニューラルネットワークを用いた機械学習モデルは、知識グラフにおける新しいリンクを予測することを約束している。
残念ながら、実用性は解釈可能性の欠如によって低下している。
近年、AnyBURLは完全に解釈可能なルールベースのアルゴリズムが、多くの汎用リンク予測ベンチマークで高い競争力を得た。
しかし、複数のルールによる予測の集約に対する現在のアプローチは冗長性に影響される。
我々は,non-redundant noise-orと呼ばれる新しいアグリゲーションアプローチを用いて,アグリゲーション前に冗長なルールを検出し,クラスタ化するsafran rule application frameworkを導入することで,anyburlを改善した。
SAFRANは、確立された汎用ベンチマーク FB15K-237, WN18RR, YAGO3-10 上で、完全に解釈可能なリンク予測のための新しい最先端の結果を得る。
さらに、FB15K-237およびWN18RR上の複数の確立された埋め込みベースのアルゴリズムの結果を超え、YAGO3-10上のルールベースのアルゴリズムと埋め込みベースのアルゴリズムのギャップを狭める。
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