論文の概要: Knowledge Enhanced Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15487v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 07:53:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 17:45:29.931711
• Title: Knowledge Enhanced Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 知識強化型グラフニューラルネットワーク
• Authors: Luisa Werner (TYREX, UGA), Nabil Laya\"ida (LIG, TYREX), Pierre Genev\`es (TYREX, CNRS), Sarah Chlyah (TYREX)
• Abstract要約: 本稿では,グラフデータ学習のための神経シンボルフレームワークであるKeGNNを提案する。 KeGNNは両方のパラダイムを組み合わせて、事前知識をグラフニューラルネットワークモデルに統合することを可能にする。 我々は、KeGNNとグラフ畳み込みネットワーク(Graph Convolutional Networks)とグラフ注意ネットワーク(Graph Attention Networks)の2つの標準グラフニューラルネットワークを同時にインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph data is omnipresent and has a large variety of applications such as natural science, social networks or semantic web. Though rich in information, graphs are often noisy and incomplete. Therefore, graph completion tasks such as node classification or link prediction have gained attention. On the one hand, neural methods such as graph neural networks have proven to be robust tools for learning rich representations of noisy graphs. On the other hand, symbolic methods enable exact reasoning on graphs. We propose KeGNN, a neuro-symbolic framework for learning on graph data that combines both paradigms and allows for the integration of prior knowledge into a graph neural network model. In essence, KeGNN consists of a graph neural network as a base on which knowledge enhancement layers are stacked with the objective of refining predictions with respect to prior knowledge. We instantiate KeGNN in conjunction with two standard graph neural networks: Graph Convolutional Networks and Graph Attention Networks, and evaluate KeGNN on multiple benchmark datasets for node classification.
• Abstract（参考訳）: グラフデータは、万能的に存在し、自然科学、ソーシャルネットワーク、セマンティックウェブなど、多種多様なアプリケーションを持っている。 情報は豊富だが、グラフはしばしば騒がしく不完全である。 そのため,ノード分類やリンク予測などのグラフ補完タスクが注目されている。 一方で、グラフニューラルネットワークのようなニューラルメソッドは、ノイズの多いグラフの豊かな表現を学ぶための堅牢なツールであることが証明されている。 一方、記号的手法はグラフの正確な推論を可能にする。 両パラダイムを組み合わせたグラフデータ学習のためのニューラルネットワークフレームワークであるKeGNNを提案し,従来の知識をグラフニューラルネットワークモデルに統合する。 本質的に、KeGNNは、知識強化レイヤを積み重ねた基盤としてグラフニューラルネットワークで構成されており、事前知識に関する予測を精査する目的がある。 我々は、グラフ畳み込みネットワークとグラフアテンションネットワークという2つの標準的なグラフニューラルネットワークと組み合わせてkegnnをインスタンス化し、ノード分類のための複数のベンチマークデータセット上でkegnnを評価する。

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