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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14770v2
• Date: Sat, 3 Aug 2024 13:34:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 00:25:32.765102
• 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, Bin Yu, Yuliang Wei, Kai Wang, Richard Yi Da Xu, Bailing Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルを用いてコヒーレントな記述を生成し,クエリと回答のセマンティックなギャップを埋める。 また、逆関係を利用して対称グラフを作成し、KGCのための強化トレーニングサンプルを提供する。 提案手法は,WN18RRではHit@1が4.2%,FB15k-237ではHit@3が3.4%向上し,優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.31783654838732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph completion (KGC) revolves around populating missing triples in a knowledge graph using available information. Text-based methods, which depend on textual descriptions of triples, often encounter difficulties when these descriptions lack sufficient information for accurate prediction-an issue inherent to the datasets and not easily resolved through modeling alone. To address this and ensure data consistency, we first use large language models (LLMs) to generate coherent descriptions, bridging the semantic gap between queries and answers. Secondly, we utilize inverse relations to create a symmetric graph, thereby providing augmented training samples for KGC. Additionally, we employ the label information inherent in knowledge graphs (KGs) to enhance the existing contrastive framework, making it fully supervised. These efforts have led to significant performance improvements on the WN18RR and FB15k-237 datasets. According to standard evaluation metrics, our approach achieves a 4.2% improvement in Hit@1 on WN18RR and a 3.4% improvement in Hit@3 on FB15k-237, demonstrating superior performance.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ補完(KGC)は、利用可能な情報を使用して知識グラフに欠落した三つ子を投入する。 テキストベースの手法は、トリプルのテキスト記述に依存するが、これらの記述がデータセット固有の正確な予測に十分な情報がなく、モデリングだけでは容易に解決できない場合、しばしば困難に直面する。 この問題に対処し、データの一貫性を確保するために、まず大きな言語モデル(LLM)を使用して一貫性のある記述を生成し、クエリと回答のセマンティックなギャップを埋めます。 次に、逆関係を利用して対称グラフを作成し、KGCのための強化トレーニングサンプルを提供する。 さらに、知識グラフ(KG)に固有のラベル情報を用いて、既存のコントラストフレームワークを強化し、完全に管理する。 これらの取り組みにより、WN18RRとFB15k-237データセットのパフォーマンスが大幅に向上した。 標準評価指標によると,本手法はWN18RRではHit@1が4.2%,FB15k-237ではHit@3が3.4%向上し,優れた性能を示した。

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