論文の概要: Query-Driven Knowledge Base Completion using Multimodal Path Fusion over Multimodal Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01923v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 20:58:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:14:48.831279
• Title: Query-Driven Knowledge Base Completion using Multimodal Path Fusion over Multimodal Knowledge Graph
• Title（参考訳）: マルチモーダル知識グラフ上のマルチモーダルパス融合を用いたクエリ駆動知識ベース補完
• Authors: Yang Peng and Daisy Zhe Wang
• Abstract要約: 本稿では,非構造化情報と構造化情報とのマルチモーダル融合を用いた問合せ型知識ベース補完システムを提案する。 本システムでは,質問応答とルール推論に基づくマルチモーダル知識グラフを構築している。 システム効率を向上させるため,クエリ駆動技術を用いてシステムの実行時間を削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.416484585765027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past few years, large knowledge bases have been constructed to store massive amounts of knowledge. However, these knowledge bases are highly incomplete, for example, over 70% of people in Freebase have no known place of birth. To solve this problem, we propose a query-driven knowledge base completion system with multimodal fusion of unstructured and structured information. To effectively fuse unstructured information from the Web and structured information in knowledge bases to achieve good performance, our system builds multimodal knowledge graphs based on question answering and rule inference. We propose a multimodal path fusion algorithm to rank candidate answers based on different paths in the multimodal knowledge graphs, achieving much better performance than question answering, rule inference and a baseline fusion algorithm. To improve system efficiency, query-driven techniques are utilized to reduce the runtime of our system, providing fast responses to user queries. Extensive experiments have been conducted to demonstrate the effectiveness and efficiency of our system.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、大量の知識を蓄積する大規模な知識基盤が構築されてきた。 しかし、これらの知識ベースは非常に不完全であり、例えば、freebaseの70%以上の人は出生地を知らない。 そこで本研究では,非構造化情報と構造化情報のマルチモーダル融合による問合せ型知識ベース補完システムを提案する。 構造化されていない情報をwebと知識ベースに効果的に融合し、優れた性能を実現するため、本システムは質問応答と規則推論に基づくマルチモーダル知識グラフを構築する。 本稿では,マルチモーダル知識グラフの異なる経路に基づいて候補回答をランク付けし,質問応答,ルール推論,ベースライン融合アルゴリズムよりも優れた性能を実現するマルチモーダルパス融合アルゴリズムを提案する。 システム効率を向上させるために,クエリ駆動技術を用いてシステムの実行時間を短縮し,ユーザクエリに対する迅速な応答を提供する。 システムの有効性と効率を実証する大規模な実験が実施されている。

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