論文の概要: Relevant Entity Selection: Knowledge Graph Bootstrapping via Zero-Shot Analogical Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16296v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 15:17:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 13:46:57.612380
• Title: Relevant Entity Selection: Knowledge Graph Bootstrapping via Zero-Shot Analogical Pruning
• Title（参考訳）: 関連エンティティの選択:ゼロショット解析による知識グラフブートストラップ
• Authors: Lucas Jarnac, Miguel Couceiro, Pierre Monnin
• Abstract要約: そこで本研究では,KGのシードエンティティから始まり,その近傍のエンティティを保存・熟成するアナロジーに基づくアプローチを提案する。 ウィキデータに対する我々のアプローチは、ドメイン均質または異質なシードエンティティを含む2つの手動ラベル付きデータセットを通して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2237337682863125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Graph Construction (KGC) can be seen as an iterative process starting from a high quality nucleus that is refined by knowledge extraction approaches in a virtuous loop. Such a nucleus can be obtained from knowledge existing in an open KG like Wikidata. However, due to the size of such generic KGs, integrating them as a whole may entail irrelevant content and scalability issues. We propose an analogy-based approach that starts from seed entities of interest in a generic KG, and keeps or prunes their neighboring entities. We evaluate our approach on Wikidata through two manually labeled datasets that contain either domain-homogeneous or -heterogeneous seed entities. We empirically show that our analogy-based approach outperforms LSTM, Random Forest, SVM, and MLP, with a drastically lower number of parameters. We also evaluate its generalization potential in a transfer learning setting. These results advocate for the further integration of analogy-based inference in tasks related to the KG lifecycle.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ構築(kgc)は、高品質の核から始まった反復的なプロセスと見なすことができる。 このような核はWikidataのようなオープンなKGに存在する知識から得ることができる。 しかし、そのような汎用kgのサイズのため、それらを全体として統合することは、無関係なコンテンツとスケーラビリティの問題を伴う可能性がある。 我々は,汎用kg に対する興味を持つ種実体から始まり,それらの隣り合う実体を保持または従属するアナロジーに基づくアプローチを提案する。 ウィキデータに対する我々のアプローチは、ドメイン均質または異質なシードエンティティを含む2つの手動ラベル付きデータセットを通して評価する。 我々は,我々の類推に基づくアプローチがLSTM,ランダムフォレスト,SVM,MLPを著しく低いパラメータ数で上回ることを示す。 また,その一般化ポテンシャルを転送学習環境において評価する。 これらの結果は、KGライフサイクルに関連するタスクにおけるアナロジーに基づく推論のさらなる統合を提唱する。

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