論文の概要: KGLM: Integrating Knowledge Graph Structure in Language Models for Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02744v2
• Date: Wed, 17 May 2023 16:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 20:47:53.628937
• Title: KGLM: Integrating Knowledge Graph Structure in Language Models for Link Prediction
• Title（参考訳）: KGLM:リンク予測のための言語モデルにおける知識グラフ構造の統合
• Authors: Jason Youn and Ilias Tagkopoulos
• Abstract要約: 我々は、異なるエンティティと関係型を区別することを学ぶ新しいエンティティ/リレーション埋め込み層を導入する。 知識グラフから抽出したトリプルを用いて、この追加埋め込み層を用いて言語モデルをさらに事前学習し、続いて標準微調整フェーズにより、ベンチマークデータセット上のリンク予測タスクに対して、新しい最先端のパフォーマンスが設定されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability of knowledge graphs to represent complex relationships at scale has led to their adoption for various needs including knowledge representation, question-answering, and recommendation systems. Knowledge graphs are often incomplete in the information they represent, necessitating the need for knowledge graph completion tasks. Pre-trained and fine-tuned language models have shown promise in these tasks although these models ignore the intrinsic information encoded in the knowledge graph, namely the entity and relation types. In this work, we propose the Knowledge Graph Language Model (KGLM) architecture, where we introduce a new entity/relation embedding layer that learns to differentiate distinctive entity and relation types, therefore allowing the model to learn the structure of the knowledge graph. In this work, we show that further pre-training the language models with this additional embedding layer using the triples extracted from the knowledge graph, followed by the standard fine-tuning phase sets a new state-of-the-art performance for the link prediction task on the benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 複雑な関係を大規模に表現する知識グラフの能力は、知識表現、質問回答、レコメンデーションシステムなど、様々なニーズに採用されている。 知識グラフは、しばしばそれらが表す情報に不完全であり、知識グラフの完成タスクを必要とする。 事前訓練された言語モデルと微調整された言語モデルはこれらのタスクにおいて有望であるが、これらのモデルは知識グラフに符号化された固有情報、すなわちエンティティと関係型を無視している。 本稿では、知識グラフ言語モデル(kglm)アーキテクチャを提案する。そこでは、異なるエンティティと関係型を区別することを学ぶ新しいエンティティ/関係埋め込み層を導入し、モデルが知識グラフの構造を学習できるようにする。 そこで本研究では,ナレッジグラフから抽出したトリプルを用いて,この追加組込み層を用いて言語モデルをさらに事前学習し,その後,ベンチマークデータセットにおけるリンク予測タスクの新たな最先端性能を設定する。

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