論文の概要: IntelliGraphs: Datasets for Benchmarking Knowledge Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06698v2
• Date: Wed, 19 Jul 2023 11:23:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 16:36:29.201498
• Title: IntelliGraphs: Datasets for Benchmarking Knowledge Graph Generation
• Title（参考訳）: IntelliGraphs:知識グラフ生成のベンチマークのためのデータセット
• Authors: Thiviyan Thanapalasingam, Emile van Krieken, Peter Bloem, Paul Groth
• Abstract要約: 本稿では,モデルが有意かつ意味論的に有効な部分グラフを生成する必要がある部分グラフ推論タスクを提案する。 IntelliGraphsデータセットには、サブグラフ推論を評価するための論理ルールで表現されたセマンティックスを含むサブグラフが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3917019392137697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Graph Embedding (KGE) models are used to learn continuous representations of entities and relations. A key task in the literature is predicting missing links between entities. However, Knowledge Graphs are not just sets of links but also have semantics underlying their structure. Semantics is crucial in several downstream tasks, such as query answering or reasoning. We introduce the subgraph inference task, where a model has to generate likely and semantically valid subgraphs. We propose IntelliGraphs, a set of five new Knowledge Graph datasets. The IntelliGraphs datasets contain subgraphs with semantics expressed in logical rules for evaluating subgraph inference. We also present the dataset generator that produced the synthetic datasets. We designed four novel baseline models, which include three models based on traditional KGEs. We evaluate their expressiveness and show that these models cannot capture the semantics. We believe this benchmark will encourage the development of machine learning models that emphasize semantic understanding.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、エンティティとリレーションの連続的な表現を学ぶために使用される。 文献における重要な課題は、エンティティ間のリンク不足を予測することである。 しかし、知識グラフはリンクの集合だけでなく、その構造の基礎となる意味論も持っている。 セマンティックスは、クエリ応答や推論など、いくつかの下流タスクにおいて重要である。 本稿では,モデルが確率的かつ意味的に有効な部分グラフを生成するための部分グラフ推論タスクを提案する。 我々は5つの新しい知識グラフデータセットセットであるIntelliGraphsを提案する。 IntelliGraphsデータセットには、サブグラフ推論を評価するための論理ルールで表現されたセマンティックスを含むサブグラフが含まれている。 また,合成データセットを生成するデータセット生成装置を提案する。 従来のkgsに基づく3つのモデルを含む4つの新しいベースラインモデルを設計した。 我々は,それらの表現性を評価し,これらのモデルが意味を捉えられないことを示す。 このベンチマークは、セマンティック理解を強調する機械学習モデルの開発を促進するだろうと考えています。

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