論文の概要: Knowledge Graph Refinement based on Triplet BERT-Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10460v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 19:01:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-22 17:33:03.134212
• Title: Knowledge Graph Refinement based on Triplet BERT-Networks
• Title（参考訳）: Triplet BERT-Networksに基づく知識グラフ再構成
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ内のエンティティや関係に関する情報を集約する埋め込み空間を作成するトランスフォーマーベースの三重項ネットワークを採用する。 事実からテキストシーケンスを生成し、事前訓練されたトランスフォーマーベースの言語モデルのトリプルトネットワークを微調整する。 これら2つの改良作業の最先端性能に対して, GilBERT は, より優れた, あるいは同等な結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge graph embedding techniques are widely used for knowledge graph refinement tasks such as graph completion and triple classification. These techniques aim at embedding the entities and relations of a Knowledge Graph (KG) in a low dimensional continuous feature space. This paper adopts a transformer-based triplet network creating an embedding space that clusters the information about an entity or relation in the KG. It creates textual sequences from facts and fine-tunes a triplet network of pre-trained transformer-based language models. It adheres to an evaluation paradigm that relies on an efficient spatial semantic search technique. We show that this evaluation protocol is more adapted to a few-shot setting for the relation prediction task. Our proposed GilBERT method is evaluated on triplet classification and relation prediction tasks on multiple well-known benchmark knowledge graphs such as FB13, WN11, and FB15K. We show that GilBERT achieves better or comparable results to the state-of-the-art performance on these two refinement tasks.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み技術は、グラフ補完や三重分類といった知識グラフ精錬作業に広く用いられている。 これらの手法は、知識グラフ(KG)の実体と関係を低次元連続的特徴空間に埋め込むことを目的としている。 本稿では、KG内のエンティティや関係に関する情報を集約する埋め込み空間を作成するトランスフォーマーベースの三重項ネットワークを採用する。 事実からテキストシーケンスを生成し、事前訓練されたトランスフォーマーベースの言語モデルのトリプルトネットワークを微調整する。 これは、効率的な空間意味探索技術に依存する評価パラダイムに準拠している。 本稿では,この評価プロトコルを,関係予測タスクのための数発設定に適合させることを示す。 提案手法は,FB13,WN11,FB15Kなどのよく知られたベンチマーク知識グラフ上で,三重項分類と関係予測タスクを用いて評価する。 これら2つの改良作業の最先端性能に対して, GilBERT は, より優れた, あるいは同等な結果が得られることを示す。

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