論文の概要: Sequence-to-Sequence Knowledge Graph Completion and Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10321v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 13:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-26 19:19:03.065318
• Title: Sequence-to-Sequence Knowledge Graph Completion and Question Answering
• Title（参考訳）: シーケンス間知識グラフの補完と質問応答
• Authors: Apoorv Saxena, Adrian Kochsiek, Rainer Gemulla
• Abstract要約: 既製のエンコーダ・デコーダ変換器モデルは,スケーラブルで汎用的なKGEモデルとして機能することを示す。 我々は,KGリンク予測をシーケンス・ツー・シーケンス・タスクとして用い,従来のKGE手法による3つのスコアリングアプローチを自己回帰復号化と交換することで,これを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.207403859762044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge graph embedding (KGE) models represent each entity and relation of a knowledge graph (KG) with low-dimensional embedding vectors. These methods have recently been applied to KG link prediction and question answering over incomplete KGs (KGQA). KGEs typically create an embedding for each entity in the graph, which results in large model sizes on real-world graphs with millions of entities. For downstream tasks these atomic entity representations often need to be integrated into a multi stage pipeline, limiting their utility. We show that an off-the-shelf encoder-decoder Transformer model can serve as a scalable and versatile KGE model obtaining state-of-the-art results for KG link prediction and incomplete KG question answering. We achieve this by posing KG link prediction as a sequence-to-sequence task and exchange the triple scoring approach taken by prior KGE methods with autoregressive decoding. Such a simple but powerful method reduces the model size up to 98% compared to conventional KGE models while keeping inference time tractable. After finetuning this model on the task of KGQA over incomplete KGs, our approach outperforms baselines on multiple large-scale datasets without extensive hyperparameter tuning.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、低次元埋め込みベクトルを持つ知識グラフ(KG)の各実体と関係を表す。 これらの手法は、最近KGリンク予測と不完全KG(KGQA)上の質問応答に適用されている。 kgesは通常、グラフ内の各エンティティの埋め込みを作成し、数百万のエンティティを持つ実世界のグラフで大きなモデルサイズを生成する。 ダウンストリームタスクの場合、これらのアトミックエンティティ表現は、しばしばマルチステージパイプラインに統合され、ユーティリティが制限される。 既成のエンコーダ・デコーダトランスフォーマモデルがスケーラブルで汎用性の高いkgeモデルとして機能し,kgリンク予測や不完全kg質問応答の最先端結果が得られることを示す。 そこで本研究では, 逐次-シーケンスタスクとしてkgリンク予測を行い, 先行kge法と自己回帰復号法を交換する。 このような単純だが強力な手法は、従来のKGEモデルと比較してモデルサイズを最大98%削減し、推論時間を短縮できる。 このモデルを不完全なKGよりもKGQAのタスクで微調整した後、我々のアプローチは、広範囲なハイパーパラメータチューニングを伴わずに、複数の大規模データセットのベースラインを上回ります。

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