Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning to Walk with Dual Agents for Knowledge Graph Reasoning

論文の概要: Learning to Walk with Dual Agents for Knowledge Graph Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12876v1
Date: Thu, 23 Dec 2021 23:03:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-28 16:05:05.074110
Title: Learning to Walk with Dual Agents for Knowledge Graph Reasoning
Title（参考訳）: 知識グラフ推論のためのデュアルエージェントを用いた歩行学習
Authors: Denghui Zhang, Zixuan Yuan, Hao Liu, Xiaodong Lin, Hui Xiong
Abstract要約: マルチホップ推論アプローチは、短い推論パスでのみうまく機能し、パスの長さが増加するとターゲットエンティティを見逃しがちである。そこで我々は,2つのエージェント(GIANTとDWARF)が共同でKGの上を歩き,協調して回答を検索するように訓練する,二重エージェント強化学習フレームワークを提案する。提案手法は,クラスタレベルの経路を素早く探索するエージェント(GIANT)の1つを割り当て,別のエージェント(DWARF)にステージワイドヒントを提供することによって,長い経路における推論課題に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.232810842082674
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph walking based on reinforcement learning (RL) has shown great success in navigating an agent to automatically complete various reasoning tasks over an incomplete knowledge graph (KG) by exploring multi-hop relational paths. However, existing multi-hop reasoning approaches only work well on short reasoning paths and tend to miss the target entity with the increasing path length. This is undesirable for many reason-ing tasks in real-world scenarios, where short paths connecting the source and target entities are not available in incomplete KGs, and thus the reasoning performances drop drastically unless the agent is able to seek out more clues from longer paths. To address the above challenge, in this paper, we propose a dual-agent reinforcement learning framework, which trains two agents (GIANT and DWARF) to walk over a KG jointly and search for the answer collaboratively. Our approach tackles the reasoning challenge in long paths by assigning one of the agents (GIANT) searching on cluster-level paths quickly and providing stage-wise hints for another agent (DWARF). Finally, experimental results on several KG reasoning benchmarks show that our approach can search answers more accurately and efficiently, and outperforms existing RL-based methods for long path queries by a large margin.
Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)に基づくグラフウォーキングは,マルチホップリレーショナルパスを探索することにより,不完全知識グラフ(KG)上の様々な推論タスクを自動的に完了するエージェントのナビゲートに成功している。しかし、既存のマルチホップ推論アプローチは短い推論経路でのみうまく機能し、経路長が増加すると対象エンティティを見逃してしまう傾向にある。これは、ソースとターゲットエンティティを繋ぐ短いパスが不完全なkgsでは利用できない現実のシナリオでは、多くの推論タスクでは望ましくないため、エージェントが長い経路からより多くの手がかりを探さない限り、推論のパフォーマンスは劇的に低下する。この課題に対処するため,本論文では,2人のエージェント(GIANTとDWARF)が共同でKGの上を歩き,協調して回答を探索する,二重エージェント強化学習フレームワークを提案する。提案手法は,クラスタレベルの経路を素早く探索するエージェント(GIANT)の1つを割り当て,別のエージェント(DWARF)にステージワイドヒントを提供することによって,長い経路における推論課題に対処する。最後に,いくつかのKG推論ベンチマークによる実験結果から,提案手法はより正確かつ効率的に解を探索できることを示すとともに,従来のRLに基づく長経路探索法よりも大きなマージンで優れていた。

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