論文の概要: Text-To-KG Alignment: Comparing Current Methods on Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02871v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 13:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 14:52:31.236098
• Title: Text-To-KG Alignment: Comparing Current Methods on Classification Tasks
• Title（参考訳）: テキストとKGのアライメント: 分類課題における現在の方法の比較
• Authors: Sondre Wold and Lilja {\O}vrelid and Erik Velldal
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)は、事実情報の密集した構造化された表現を提供する。 最近の研究は、追加のコンテキストとしてKGから情報を取得するパイプラインモデルの作成に重点を置いている。 現在のメソッドが、アライメントされたサブグラフがクエリに完全に関連しているシナリオとどのように比較されているかは分かっていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In contrast to large text corpora, knowledge graphs (KG) provide dense and structured representations of factual information. This makes them attractive for systems that supplement or ground the knowledge found in pre-trained language models with an external knowledge source. This has especially been the case for classification tasks, where recent work has focused on creating pipeline models that retrieve information from KGs like ConceptNet as additional context. Many of these models consist of multiple components, and although they differ in the number and nature of these parts, they all have in common that for some given text query, they attempt to identify and retrieve a relevant subgraph from the KG. Due to the noise and idiosyncrasies often found in KGs, it is not known how current methods compare to a scenario where the aligned subgraph is completely relevant to the query. In this work, we try to bridge this knowledge gap by reviewing current approaches to text-to-KG alignment and evaluating them on two datasets where manually created graphs are available, providing insights into the effectiveness of current methods.
• Abstract（参考訳）: 大きなテキストコーパスとは対照的に、知識グラフ(KG)は事実情報の密度と構造化された表現を提供する。 これにより、トレーニング済みの言語モデルで見つかった知識を、外部の知識ソースで補ったり基礎づけたりするシステムにとって魅力的なものとなる。 これは特に分類タスクの場合であり、最近の作業では、追加のコンテキストとしてconceptnetのようなkgから情報を取得するパイプラインモデルの作成に焦点が当てられている。 これらのモデルの多くは複数のコンポーネントで構成されており、それらのパーツの数や性質は異なるが、ある特定のテキストクエリでは、kgから関連するサブグラフを識別し、取得しようとするという共通点がある。 KGsでよく見られるノイズや慣用性のため、現在の手法がクエリと完全に関係しているシナリオとどのように比較されているかは分かっていない。 本研究は,手作業によるグラフ作成が可能な2つのデータセット上で,テキストとKGのアライメントに対する現在のアプローチをレビューし,評価することで,この知識ギャップを埋めようとしている。

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