論文の概要: FactKG: Fact Verification via Reasoning on Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06590v2
- Date: Fri, 19 May 2023 03:50:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 18:15:33.438791
- Title: FactKG: Fact Verification via Reasoning on Knowledge Graphs
- Title(参考訳): FactKG:知識グラフの推論によるFact Verification
- Authors: Jiho Kim, Sungjin Park, Yeonsu Kwon, Yohan Jo, James Thorne, Edward
Choi
- Abstract要約: 我々は、知識グラフの推論によるFact Verificationという新しいデータセットを紹介した。
1-hop, Conjunction, Existence, Multi-hop, Negationの5種類の推論を持つ108kの自然言語クレームで構成されている。
本稿では,FactKGをベースラインとして解析する手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.5437408722802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In real world applications, knowledge graphs (KG) are widely used in various
domains (e.g. medical applications and dialogue agents). However, for fact
verification, KGs have not been adequately utilized as a knowledge source. KGs
can be a valuable knowledge source in fact verification due to their
reliability and broad applicability. A KG consists of nodes and edges which
makes it clear how concepts are linked together, allowing machines to reason
over chains of topics. However, there are many challenges in understanding how
these machine-readable concepts map to information in text. To enable the
community to better use KGs, we introduce a new dataset, FactKG: Fact
Verification via Reasoning on Knowledge Graphs. It consists of 108k natural
language claims with five types of reasoning: One-hop, Conjunction, Existence,
Multi-hop, and Negation. Furthermore, FactKG contains various linguistic
patterns, including colloquial style claims as well as written style claims to
increase practicality. Lastly, we develop a baseline approach and analyze
FactKG over these reasoning types. We believe FactKG can advance both
reliability and practicality in KG-based fact verification.
- Abstract(参考訳): 現実世界の応用では、知識グラフ(KG)は様々な領域(医学的応用や対話エージェントなど)で広く使われている。
しかし、事実検証のため、KGは知識源として適切に利用されていない。
kgsはその信頼性と幅広い適用性のため、事実検証において貴重な知識ソースとなり得る。
KGはノードとエッジで構成されており、概念がどのようにリンクされているかを明確にし、マシンがトピックの連鎖を推論できるようにする。
しかし、これらの機械可読の概念がいかにしてテキストで情報にマップするかを理解するには多くの課題がある。
コミュニティがKGをより使いやすくするために、知識グラフの推論によるFactKG: Fact Verificationという新しいデータセットを紹介します。
108kの自然言語クレームと5種類の推論(one-hop, conjunction, presence, multi-hop, negation)からなる。
さらに、FactKGには、口語スタイルの主張や実践性を高めるための書体スタイルの主張など、さまざまな言語パターンが含まれている。
最後に,これらの推論型をベースラインとしてFactKGを解析する手法を提案する。
我々は、FactKGがKGに基づく事実検証の信頼性と実用性の両方を向上できると考えている。
関連論文リスト
- FedCQA: Answering Complex Queries on Multi-Source Knowledge Graphs via
Federated Learning [55.02512821257247]
複雑な論理的問合せ応答は知識グラフ(KG)の課題である
近年、KGエンティティを埋め込みベクトルに表現し、KGからの論理的クエリに対する回答を求める手法が提案されている。
マルチソースKGのクエリにどのように答えるかは、まだ不明である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T14:57:44Z) - Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model
Reasoning [104.92384929827776]
大規模言語モデル(LLM)は複雑なタスクにおいて顕著な推論能力を示している。
彼らは推論中に最新の知識と幻覚を欠いている。
知識グラフ(KG)は、推論のための信頼できる知識源を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T10:14:43Z) - ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge
Graph Reasoning [107.61997887260056]
そこで我々は,知識グラフ上の論理ルールをマイニングするための大規模言語モデルの力を解き放つ新しいフレームワークChatRuleを提案する。
具体的には、このフレームワークは、KGのセマンティック情報と構造情報の両方を活用するLLMベースのルールジェネレータで開始される。
生成されたルールを洗練させるために、ルールランキングモジュールは、既存のKGから事実を取り入れてルール品質を推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T11:38:02Z) - Reasoning over Multi-view Knowledge Graphs [59.99051368907095]
ROMAは、マルチビューKG上で論理クエリに応答する新しいフレームワークである。
大規模(数百万の事実など)のKGや粒度の細かいビューまでスケールする。
トレーニング中に観測されていない構造やKGビューのクエリを一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-27T21:32:20Z) - Trustworthy Knowledge Graph Completion Based on Multi-sourced Noisy Data [35.938323660176145]
我々は,KGにおけるマルチソースノイズデータと既存事実に基づく知識グラフの事実を利用する,信頼に値する新しい手法を提案する。
具体的には,総合的なスコアリング機能を備えたグラフニューラルネットワークを導入し,さまざまな値型で事実の妥当性を判定する。
本稿では、データソースの品質を事実スコアリング機能に組み込んだ真理推論モデルを提案し、異質な値から真理を推測する半教師付き学習方法を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-21T07:59:16Z) - DegreEmbed: incorporating entity embedding into logic rule learning for
knowledge graph reasoning [7.066269573204757]
知識グラフのリンク予測は、既存の知識に基づいて推論することで、行方不明の事実を完遂することを目的としたタスクである。
組込み学習と論理ルールマイニングを組み合わせたKG上での推論モデルであるDegreEmbedを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-18T13:38:48Z) - Multilingual Knowledge Graph Completion via Ensemble Knowledge Transfer [43.453915033312114]
知識グラフ(KG)に欠けている事実を予測することは、知識ベースの構築と推論において重要なタスクである。
KEnSは、学習と知識のアンサンブルを複数の言語固有のKGに組み込むための新しいフレームワークである。
5つの実世界の言語固有のKGの実験により、KEnSはKG完了に関する最先端の手法を一貫して改善していることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-07T04:54:03Z) - Efficient Knowledge Graph Validation via Cross-Graph Representation
Learning [40.570585195713704]
ノイズの多い事実は、自動抽出によって引き起こされる可能性のある知識グラフに必然的に導入されます。
対象KGの事実を効率的に検証するために外部KGを活用するクロスグラフ表現学習フレームワークであるCrossValを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-16T20:51:17Z) - Connecting the Dots: A Knowledgeable Path Generator for Commonsense
Question Answering [50.72473345911147]
本稿では、一般的な共通センスQAフレームワークを、知識のあるパスジェネレータで拡張する。
KGの既存のパスを最先端の言語モデルで外挿することで、ジェネレータはテキスト内のエンティティのペアを動的で、潜在的に新しいマルチホップリレーショナルパスに接続することを学びます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-02T03:53:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。