論文の概要: Leveraging Pre-trained Language Models for Time Interval Prediction in Text-Enhanced Temporal Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16357v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 11:43:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 14:46:55.679253
• Title: Leveraging Pre-trained Language Models for Time Interval Prediction in Text-Enhanced Temporal Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: テキスト強調時間知識グラフにおける時間間隔予測のための事前学習言語モデルの活用
• Authors: Duygu Sezen Islakoglu, Mel Chekol, Yannis Velegrakis
• Abstract要約: 本稿では,テキスト強調時間知識グラフ補完のための事前学習言語モデル(PLM)のパワーを利用するTEMTという新しいフレームワークを提案する。 従来のアプローチとは異なり、TEMTは異なる時間ポイント間の依存関係を効果的にキャプチャし、目に見えないエンティティの予測を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4916971861796382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most knowledge graph completion (KGC) methods learn latent representations of entities and relations of a given graph by mapping them into a vector space. Although the majority of these methods focus on static knowledge graphs, a large number of publicly available KGs contain temporal information stating the time instant/period over which a certain fact has been true. Such graphs are often known as temporal knowledge graphs. Furthermore, knowledge graphs may also contain textual descriptions of entities and relations. Both temporal information and textual descriptions are not taken into account during representation learning by static KGC methods, and only structural information of the graph is leveraged. Recently, some studies have used temporal information to improve link prediction, yet they do not exploit textual descriptions and do not support inductive inference (prediction on entities that have not been seen in training). We propose a novel framework called TEMT that exploits the power of pre-trained language models (PLMs) for text-enhanced temporal knowledge graph completion. The knowledge stored in the parameters of a PLM allows TEMT to produce rich semantic representations of facts and to generalize on previously unseen entities. TEMT leverages textual and temporal information available in a KG, treats them separately, and fuses them to get plausibility scores of facts. Unlike previous approaches, TEMT effectively captures dependencies across different time points and enables predictions on unseen entities. To assess the performance of TEMT, we carried out several experiments including time interval prediction, both in transductive and inductive settings, and triple classification. The experimental results show that TEMT is competitive with the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの知識グラフ補完(KGC)法は、与えられたグラフの実体と関係の潜在表現をベクトル空間にマッピングすることで学習する。 これらの手法の大部分は静的知識グラフに焦点をあてるが、公開されているKGの多くは、ある事実が真実である時点/時期を示す時間情報を含んでいる。 このようなグラフは時相知識グラフと呼ばれることが多い。 さらに、知識グラフは、エンティティと関係のテキスト記述を含むこともある。 静的なKGC法による表現学習において,時間的情報とテキスト記述の両方を考慮に入れず,グラフの構造的情報のみを活用する。 近年,リンク予測を改善するために時間的情報を用いている研究もあるが,テキスト記述を活用せず,帰納的推論(トレーニングで確認されていないエンティティの予測)をサポートしない研究もある。 テキスト強調時間知識グラフ補完のための事前学習言語モデル(PLM)のパワーを利用するTEMTと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 PLMのパラメータに格納される知識により、TEMTは事実のリッチな意味表現を生成でき、以前は目に見えない実体を一般化することができる。 TEMTは、KGで利用可能なテキスト情報と時間情報を活用し、それらを別々に扱い、それらを融合して事実の信頼性スコアを得る。 以前のアプローチとは異なり、temtは異なる時点間の依存性を効果的に捕捉し、見えないエンティティの予測を可能にする。 TEMTの性能を評価するため,トランスダクティブとインダクティブの両方で時間間隔予測を行い,三重分類を行った。 実験の結果,TEMTは最先端技術と競合していることがわかった。

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