論文の概要: Revisiting Inferential Benchmarks for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04814v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 22:35:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 17:11:18.214351
• Title: Revisiting Inferential Benchmarks for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 知識グラフ補完のための推論ベンチマークの再検討
• Authors: Shuwen Liu, Bernardo Cuenca Grau, Ian Horrocks, Egor V. Kostylev
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)補完のための機械学習アプローチの主な特徴は、推論パターンを学習する能力である。 標準補完ベンチマークは、パターンを学習するモデルの能力を評価するのに適していない。 以下の原理に基づいて,KG完了ベンチマークを設計するための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.39724559354927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Graph (KG) completion is the problem of extending an incomplete KG with missing facts. A key feature of Machine Learning approaches for KG completion is their ability to learn inference patterns, so that the predicted facts are the results of applying these patterns to the KG. Standard completion benchmarks, however, are not well-suited for evaluating models' abilities to learn patterns, because the training and test sets of these benchmarks are a random split of a given KG and hence do not capture the causality of inference patterns. We propose a novel approach for designing KG completion benchmarks based on the following principles: there is a set of logical rules so that the missing facts are the results of the rules' application; the training set includes both premises matching rule antecedents and the corresponding conclusions; the test set consists of the results of applying the rules to the training set; the negative examples are designed to discourage the models from learning rules not entailed by the rule set. We use our methodology to generate several benchmarks and evaluate a wide range of existing KG completion systems. Our results provide novel insights on the ability of existing models to induce inference patterns from incomplete KGs.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)の完備化は、不完全なKGを不足した事実で拡張する問題である。 KG完了のための機械学習アプローチの重要な特徴は、推論パターンを学習する能力であり、予測された事実は、これらのパターンをKGに適用する結果である。 しかしながら、標準補完ベンチマークは、与えられたKGのランダムな分割であり、従って推論パターンの因果関係を捉えないため、パターンを学習するモデルの能力を評価するのに適していない。 そこで本研究では,KG完了ベンチマークを設計するための新しい手法を提案する。ルールの応用結果であるような論理的ルールのセット,ルールの先行する前提マッチングルールとそれに対応する結論を含むトレーニングセット,ルールをトレーニングセットに適用した結果からなるテストセット,負の例は,ルールセットに関連付けられていない学習ルールからモデルを排除するように設計されている。 我々は,提案手法を用いて,複数のベンチマークを生成し,既存のKG補完システムを広範囲に評価する。 本研究は,既存のモデルが不完全なkgsから推論パターンを誘導する能力に関する新たな知見を提供する。

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