論文の概要: Complex Query Answering on Eventuality Knowledge Graph with Implicit Logical Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19068v2
• Date: Fri, 27 Oct 2023 12:16:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 17:53:07.265110
• Title: Complex Query Answering on Eventuality Knowledge Graph with Implicit Logical Constraints
• Title（参考訳）: 含意論理制約を用いた事象性知識グラフの複雑解法
• Authors: Jiaxin Bai, Xin Liu, Weiqi Wang, Chen Luo, Yangqiu Song
• Abstract要約: 我々は、EVentuality中心のKGに基づいて、ニューラルネットワークを利用して複雑な論理的クエリに応答する新しいフレームワークを提案する。 複合事象性クエリ・アンサーリング(CEQA)は、時間的順序と事象の発生を規定する暗黙の論理的制約を考察する。 また、CEQAタスク上での最先端のニューラルクエリエンコーダの性能を大幅に向上させるメモリ拡張クエリ(MEQE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.831178420807646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Querying knowledge graphs (KGs) using deep learning approaches can naturally leverage the reasoning and generalization ability to learn to infer better answers. Traditional neural complex query answering (CQA) approaches mostly work on entity-centric KGs. However, in the real world, we also need to make logical inferences about events, states, and activities (i.e., eventualities or situations) to push learning systems from System I to System II, as proposed by Yoshua Bengio. Querying logically from an EVentuality-centric KG (EVKG) can naturally provide references to such kind of intuitive and logical inference. Thus, in this paper, we propose a new framework to leverage neural methods to answer complex logical queries based on an EVKG, which can satisfy not only traditional first-order logic constraints but also implicit logical constraints over eventualities concerning their occurrences and orders. For instance, if we know that "Food is bad" happens before "PersonX adds soy sauce", then "PersonX adds soy sauce" is unlikely to be the cause of "Food is bad" due to implicit temporal constraint. To facilitate consistent reasoning on EVKGs, we propose Complex Eventuality Query Answering (CEQA), a more rigorous definition of CQA that considers the implicit logical constraints governing the temporal order and occurrence of eventualities. In this manner, we propose to leverage theorem provers for constructing benchmark datasets to ensure the answers satisfy implicit logical constraints. We also propose a Memory-Enhanced Query Encoding (MEQE) approach to significantly improve the performance of state-of-the-art neural query encoders on the CEQA task.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアプローチを用いた知識グラフ(KG)のクエリは、推論と一般化能力を活用して、より良い回答を推論することができる。 従来のニューラルネットワーククエリ応答(CQA)アプローチは主にエンティティ中心のKGで動作する。 しかし, 現実世界では, ヨシュア・ベンジオが提唱したシステムIからシステムIIへ学習システムをプッシュするために, 事象, 状態, 活動(事象, 状況)に関する論理的推論を行う必要がある。 結果中心のkg(evkg)から論理的に問い合わせると、自然にこのような直感的かつ論理的な推論への参照を提供できる。 そこで本稿では,従来の一階述語論理の制約だけでなく,その発生と順序に関する結果に関する暗黙の論理制約も満たせる,evkgに基づく複雑な論理クエリにニューラルネットワークを適用する新しい枠組みを提案する。 例えば、"personx add soy sauce" の前に"food is bad" が起きていると分かっている場合、"personx add soy sauce" が"food is bad"の原因になる可能性は低い。 EVKGにおける一貫した推論を容易にするために,CQAのより厳密な定義である複合事象検索(CEQA)を提案する。 そこで本研究では,統計的制約を満たすために,ベンチマークデータセットを構築するための定理生成法を提案する。 また,ceqaタスクにおける最先端のニューラルネットワーククエリエンコーダの性能を大幅に向上するためのメモリエンハンスドクエリエンコーディング(meqe)手法を提案する。

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