論文の概要: A Retrieve-and-Read Framework for Knowledge Graph Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09724v3
• Date: Sun, 22 Oct 2023 17:57:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 13:57:08.248236
• Title: A Retrieve-and-Read Framework for Knowledge Graph Link Prediction
• Title（参考訳）: 知識グラフリンク予測のための検索・読み出しフレームワーク
• Authors: Vardaan Pahuja, Boshi Wang, Hugo Latapie, Jayanth Srinivasa, Yu Su
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)リンク予測は、KGの既存の事実に基づいて新しい事実を推測することを目的としている。 近年の研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)によるノードのグラフ近傍の利用は、単にクエリ情報を使用するよりも有用な情報を提供することが示された。 本稿では,まずクエリの関連部分グラフコンテキストを検索し,そのコンテキストとクエリを高容量の読者と共同で処理する新しい検索・読解フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.91545690758128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph (KG) link prediction aims to infer new facts based on existing facts in the KG. Recent studies have shown that using the graph neighborhood of a node via graph neural networks (GNNs) provides more useful information compared to just using the query information. Conventional GNNs for KG link prediction follow the standard message-passing paradigm on the entire KG, which leads to superfluous computation, over-smoothing of node representations, and also limits their expressive power. On a large scale, it becomes computationally expensive to aggregate useful information from the entire KG for inference. To address the limitations of existing KG link prediction frameworks, we propose a novel retrieve-and-read framework, which first retrieves a relevant subgraph context for the query and then jointly reasons over the context and the query with a high-capacity reader. As part of our exemplar instantiation for the new framework, we propose a novel Transformer-based GNN as the reader, which incorporates graph-based attention structure and cross-attention between query and context for deep fusion. This simple yet effective design enables the model to focus on salient context information relevant to the query. Empirical results on two standard KG link prediction datasets demonstrate the competitive performance of the proposed method. Furthermore, our analysis yields valuable insights for designing improved retrievers within the framework.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)リンク予測は、KGの既存の事実に基づいて新しい事実を推測することを目的としている。 近年の研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)によるノードのグラフ近傍の利用は、単にクエリ情報を使用するよりも有用な情報を提供することが示された。 KGリンク予測のための従来のGNNは、KG全体の標準メッセージパスパラダイムに従い、過剰な計算、ノード表現の過度な平滑化、表現力の制限につながる。 大規模では、推論のためにKG全体から有用な情報を集めるのに計算コストがかかる。 既存のkgリンク予測フレームワークの限界に対処するために,まずクエリの関連するサブグラフコンテキストを検索し,そのコンテキストとクエリを高いキャパシティリーダと共同で理由付けする,新たな検索・読み取りフレームワークを提案する。 そこで我々は,新しいフレームワークのインスタンス化の一環として,グラフベースの注目構造とクエリとコンテキスト間の相互アテンションを組み込んだTransformerベースのGNNをリーダとして提案する。 このシンプルで効果的な設計により、モデルはクエリに関連する適切なコンテキスト情報に集中することができる。 2つの標準KGリンク予測データセットの実験的結果は,提案手法の競合性能を示す。 さらに,この分析は,フレームワーク内で改良されたレトリバーを設計する上で有用な洞察を与える。

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