論文の概要: Text-Augmented Open Knowledge Graph Completion via Pre-Trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15597v1
• Date: Wed, 24 May 2023 22:09:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 18:22:29.344238
• Title: Text-Augmented Open Knowledge Graph Completion via Pre-Trained Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習言語モデルによるテキスト強化オープン知識グラフ補完
• Authors: Pengcheng Jiang, Shivam Agarwal, Bowen Jin, Xuan Wang, Jimeng Sun, Jiawei Han
• Abstract要約: 本稿では,高品質なクエリプロンプトを自動的に生成し,大規模テキストコーパスからサポート情報を取得するためのTAGREALを提案する。 その結果、TAGREALは2つのベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することがわかった。 TAGREALは、限られたトレーニングデータであっても、既存の埋め込みベース、グラフベース、およびPLMベースの手法よりも優れた性能を有することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.09723678623779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The mission of open knowledge graph (KG) completion is to draw new findings from known facts. Existing works that augment KG completion require either (1) factual triples to enlarge the graph reasoning space or (2) manually designed prompts to extract knowledge from a pre-trained language model (PLM), exhibiting limited performance and requiring expensive efforts from experts. To this end, we propose TAGREAL that automatically generates quality query prompts and retrieves support information from large text corpora to probe knowledge from PLM for KG completion. The results show that TAGREAL achieves state-of-the-art performance on two benchmark datasets. We find that TAGREAL has superb performance even with limited training data, outperforming existing embedding-based, graph-based, and PLM-based methods.
• Abstract（参考訳）: オープンナレッジグラフ(KG)完成のミッションは、既知の事実から新たな発見を引き出すことである。 KG を補完する既存の作業は,(1) グラフ推論空間を拡大するための実効的な三倍体,(2) 事前訓練された言語モデル (PLM) から知識を抽出する手動設計のプロンプトのいずれかを必要とする。 そこで本研究では,高品質なクエリプロンプトを自動的に生成し,大文字コーパスからサポート情報を検索し,plmから知識を探索してkg補完を行うtagrealを提案する。 その結果、TAGREALは2つのベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することがわかった。 TAGREALは、限られたトレーニングデータであっても、既存の埋め込みベース、グラフベース、およびPLMベースの手法よりも優れた性能を持つ。

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