論文の概要: A Survey On Few-shot Knowledge Graph Completion with Structural and Commonsense Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01172v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 16:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 13:55:43.792936
• Title: A Survey On Few-shot Knowledge Graph Completion with Structural and Commonsense Knowledge
• Title（参考訳）: 構造的・常識的知識を用いたマイズショットナレッジグラフ完成に関する調査
• Authors: Haodi Ma, Daisy Zhe Wang
• Abstract要約: FKGC(Few-shot KG completion)は、グラフ表現学習と少数ショット学習の長所を必要とする。 本稿では、一般的に使われているKGとCKGのFKGC課題を紹介する。 そこで,本研究では,KGのタイプと手法の観点から,既存の作品を体系的に分類し,要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4012007729454807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graphs (KG) have served as the key component of various natural language processing applications. Commonsense knowledge graphs (CKG) are a special type of KG, where entities and relations are composed of free-form text. However, previous works in KG completion and CKG completion suffer from long-tail relations and newly-added relations which do not have many know triples for training. In light of this, few-shot KG completion (FKGC), which requires the strengths of graph representation learning and few-shot learning, has been proposed to challenge the problem of limited annotated data. In this paper, we comprehensively survey previous attempts on such tasks in the form of a series of methods and applications. Specifically, we first introduce FKGC challenges, commonly used KGs, and CKGs. Then we systematically categorize and summarize existing works in terms of the type of KGs and the methods. Finally, we present applications of FKGC models on prediction tasks in different areas and share our thoughts on future research directions of FKGC.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、様々な自然言語処理アプリケーションの主要なコンポーネントである。 commonsense knowledge graphs (ckg) は、エンティティとリレーションがフリーフォームテキストで構成される特別なタイプの kg である。 しかし、KG完了とCKG完了の以前の研究は、訓練に3つの知識を持たない長い尾関係と新たに追加された関係に悩まされていた。 これを踏まえ、グラフ表現学習と少数ショット学習の長所を必要とする少数ショットKG補完(FKGC)が、限られた注釈付きデータの問題に挑戦するために提案されている。 本稿では,このような課題に対する以前の試みを,一連の手法や応用の形で包括的に調査する。 具体的には、まずFKGCチャレンジ、一般的に使用されるKG、CKGを紹介する。 次に、既存の作品の分類と要約を、kgの種類と方法の観点で体系的に行う。 最後に、FKGCモデルの様々な領域における予測タスクへの適用について述べ、FKGCの今後の研究方向性について考察する。

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