論文の概要: Pre-trained Language Model with Prompts for Temporal Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07912v1
• Date: Sat, 13 May 2023 12:53:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 18:50:07.554708
• Title: Pre-trained Language Model with Prompts for Temporal Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 時間知識グラフ補完のためのプロンプト付き事前学習言語モデル
• Authors: Wenjie Xu, Ben Liu, Miao Peng, Xu Jia, Min Peng
• Abstract要約: 我々は、新しいTKGCモデル、すなわち、TKGC(PPT)のための Prompts 付き事前学習言語モデルを提案する。 サンプルの四重項を事前訓練した言語モデル入力に変換し、タイムスタンプ間の間隔を異なるプロンプトに変換することで、暗黙的な意味情報を持つ一貫性のある文を生成する。 我々のモデルは、時間的知識グラフからの情報を言語モデルに効果的に組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.9814153391629
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal Knowledge graph completion (TKGC) is a crucial task that involves reasoning at known timestamps to complete the missing part of facts and has attracted more and more attention in recent years. Most existing methods focus on learning representations based on graph neural networks while inaccurately extracting information from timestamps and insufficiently utilizing the implied information in relations. To address these problems, we propose a novel TKGC model, namely Pre-trained Language Model with Prompts for TKGC (PPT). We convert a series of sampled quadruples into pre-trained language model inputs and convert intervals between timestamps into different prompts to make coherent sentences with implicit semantic information. We train our model with a masking strategy to convert TKGC task into a masked token prediction task, which can leverage the semantic information in pre-trained language models. Experiments on three benchmark datasets and extensive analysis demonstrate that our model has great competitiveness compared to other models with four metrics. Our model can effectively incorporate information from temporal knowledge graphs into the language models.
• Abstract（参考訳）: 時間知識グラフ補完(TKGC)は、事実の欠落部分を完成させるために既知のタイムスタンプでの推論を含む重要なタスクであり、近年ますます注目を集めている。 既存の手法のほとんどは、時間スタンプから情報を不正確に抽出しながら、グラフニューラルネットワークに基づく表現の学習に重点を置いている。 これらの問題に対処するため,我々は新しいtkgcモデル,すなわちtkgc (ppt) のプロンプト付き事前学習言語モデルを提案する。 サンプルの四重項を事前訓練した言語モデル入力に変換し、タイムスタンプ間の間隔を異なるプロンプトに変換し、暗黙的な意味情報を持つ一貫性のある文を生成する。 我々は、TKGCタスクをマスク付きトークン予測タスクに変換するためのマスキング戦略でモデルを訓練し、事前訓練された言語モデルにおける意味情報を活用することができる。 3つのベンチマークデータセットに関する実験と広範な分析によって、我々のモデルは4つのメトリクスを持つ他のモデルと比較して大きな競合性を示している。 我々のモデルは、時間的知識グラフからの情報を言語モデルに効果的に組み込むことができる。

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