論文の概要: Dense-ATOMIC: Construction of Densely-connected and Multi-hop
Commonsense Knowledge Graph upon ATOMIC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07621v1
- Date: Fri, 14 Oct 2022 08:17:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 16:34:30.004910
- Title: Dense-ATOMIC: Construction of Densely-connected and Multi-hop
Commonsense Knowledge Graph upon ATOMIC
- Title(参考訳): 高密度原子:原子上での密結合およびマルチホップコモンセンス知識グラフの構築
- Authors: Xiangqing Shen, Siwei Wu, and Rui Xia
- Abstract要約: ATOMICは、日々のif-then知識三つ子を含む大規模コモンセンス知識グラフ(CSKG)である。
本稿では,既存の三重項の集合に基づいて関係予測モデルをトレーニングし,ATOMIC上の欠落リンクを推定するCSKG補完手法を提案する。
Dense-ATOMICは、密結合でマルチホップのコモンセンス知識グラフである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.217345065554953
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ATOMIC is a large-scale commonsense knowledge graph (CSKG) containing
everyday if-then knowledge triplets, i.e., {head event, relation, tail event}.
The one-hop annotation manner made ATOMIC a set of independent bipartite
graphs, which ignored the numerous missing links between events in different
bipartite graphs and consequently caused shortcomings in knowledge coverage and
multi-hop reasoning. To address these issues, we propose a CSKG completion
approach by training a relation prediction model based on a set of existing
triplets, and infer the missing links on ATOMIC. On this basis, we construct
Dense-ATOMIC, a densely-connected and multi-hop commonsense knowledge graph.
The experimental results on an annotated dense subgraph demonstrate the
effectiveness of our CSKG completion approach upon ATOMIC. The evaluation on a
downstream commonsense reasoning task also proves the advantage of Dense-ATOMIC
against conventional ATOMIC.
- Abstract(参考訳): ATOMICは大規模なコモンセンス知識グラフ(CSKG)で、日々のif-thenの知識三重項、すなわち {head event, relation, tail event}を含んでいる。
ワンホップのアノテーションは、ATOMICを独立した二部グラフの集合とし、異なる二部グラフのイベント間の多数の欠落したリンクを無視し、結果として知識カバレッジと多部推論の欠点を生じさせた。
これらの問題に対処するために,既存の三重項の集合に基づいて関係予測モデルをトレーニングし,ATOMIC上で欠落したリンクを推測するCSKG補完手法を提案する。
そこで我々は,密結合型マルチホップコモンセンス知識グラフDense-ATOMICを構築した。
注記付き高密度サブグラフによる実験結果から, 原子に対するcskg補完法の有効性が示された。
下流コモンセンス推論タスクの評価は、従来のATOMICに対するDense-ATOMICの利点を証明している。
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