論文の概要: KERMIT: Knowledge Graph Completion of Enhanced Relation Modeling with Inverse Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14770v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 09:03:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 14:23:09.049258
• Title: KERMIT: Knowledge Graph Completion of Enhanced Relation Modeling with Inverse Transformation
• Title（参考訳）: KERMIT:逆変換を用いた強化関係モデリングの知識グラフ補完
• Authors: Haotian Li, Lingzhi Wang, Yuliang Wei, Richard Yi Da Xu, Bailing Wang
• Abstract要約: 外部知識ベースとしてChatGPTを使用して、クエリと回答間のセマンティックギャップを橋渡しするコヒーレントな記述を生成する。 逆関係を利用して対称グラフを作成し、余分なラベリングを生成し、リンク予測のための補足情報を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.787778445130323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph completion is a task that revolves around filling in missing triples based on the information available in a knowledge graph. Among the current studies, text-based methods complete the task by utilizing textual descriptions of triples. However, this modeling approach may encounter limitations, particularly when the description fails to accurately and adequately express the intended meaning. To overcome these challenges, we propose the augmentation of data through two additional mechanisms. Firstly, we employ ChatGPT as an external knowledge base to generate coherent descriptions to bridge the semantic gap between the queries and answers. Secondly, we leverage inverse relations to create a symmetric graph, thereby creating extra labeling and providing supplementary information for link prediction. This approach offers additional insights into the relationships between entities. Through these efforts, we have observed significant improvements in knowledge graph completion, as these mechanisms enhance the richness and diversity of the available data, leading to more accurate results.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ補完は、知識グラフで利用可能な情報に基づいて、行方不明のトリプルを埋める作業である。 最近の研究の中で、テキストベースの手法は三重項のテキスト記述を利用してタスクを完了している。 しかし、このモデリングアプローチは、特に記述が意図した意味を正確に適切に表現できない場合に、制限に直面する可能性がある。 これらの課題を克服するために,2つの追加メカニズムによるデータの増大を提案する。 まず,外部知識ベースとしてchatgptを用い,クエリと回答間の意味的ギャップを埋めるためのコヒーレント記述を生成する。 次に、逆関係を利用して対称グラフを作成し、余分なラベリングを生成し、リンク予測のための補足情報を提供する。 このアプローチはエンティティ間の関係に関するさらなる洞察を提供する。 これらの取り組みを通じて、これらのメカニズムは利用可能なデータの豊かさと多様性を高め、より正確な結果をもたらすため、知識グラフ補完の大幅な改善が見られた。

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