論文の概要: Triple Classification for Scholarly Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11845v1
• Date: Tue, 23 Nov 2021 13:16:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 15:20:40.179185
• Title: Triple Classification for Scholarly Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 学術知識グラフ完成のための三重分類
• Authors: Mohamad Yaser Jaradeh, Kuldeep Singh, Markus Stocker, S\"oren Auer
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したトランスフォーマー言語モデルを用いて学術知識グラフ補完を行う手法であるexBERTを提案する。 評価の結果, exBERTは3つの分類, リンク予測, 関係予測のタスクにおいて, 他のベースラインよりも優れていた。 我々は、公共のKGとオンラインリソースから収集した2つの学術データセットを研究コミュニティのリソースとして提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9322973059079729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scholarly Knowledge Graphs (KGs) provide a rich source of structured information representing knowledge encoded in scientific publications. With the sheer volume of published scientific literature comprising a plethora of inhomogeneous entities and relations to describe scientific concepts, these KGs are inherently incomplete. We present exBERT, a method for leveraging pre-trained transformer language models to perform scholarly knowledge graph completion. We model triples of a knowledge graph as text and perform triple classification (i.e., belongs to KG or not). The evaluation shows that exBERT outperforms other baselines on three scholarly KG completion datasets in the tasks of triple classification, link prediction, and relation prediction. Furthermore, we present two scholarly datasets as resources for the research community, collected from public KGs and online resources.
• Abstract（参考訳）: 学術知識グラフ (Scholarly Knowledge Graphs, KGs) は、学術出版物に符号化された知識を表す構造化情報の豊富な情報源を提供する。 科学的な概念を記述するための多種多様な不均一な実体と関係を含む科学文献の膨大な量から、これらのKGは本質的に不完全である。 本稿では,事前学習したトランスフォーマー言語モデルを利用して学術知識グラフ補完を行うexBERTを提案する。 我々は知識グラフの三重項をテキストとしてモデル化し、三重分類(kgに属するか否か)を行う。 評価の結果, exBERTは3つの分類, リンク予測, 関係予測のタスクにおいて, 3つの学術的なKG完了データセットの他のベースラインよりも優れていた。 さらに,2つの学術データセットを研究コミュニティのリソースとして公開kgsとオンラインリソースから収集した。

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