論文の概要: GenTKG: Generative Forecasting on Temporal Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07793v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 15:51:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 18:14:58.601666
• Title: GenTKG: Generative Forecasting on Temporal Knowledge Graph
• Title（参考訳）: GenTKG: 時間的知識グラフによる生成予測
• Authors: Ruotong Liao, Xu Jia, Yunpu Ma, Volker Tresp
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は時間知識グラフ (tKG) 領域に関心を抱いている。 本稿では tKG 上で生成予測を行う新しい検索拡張生成フレームワークを提案する。 実験により、GenTKGは低計算資源下での時間的関係予測の従来の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.717198886435156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancements in large language models (LLMs) have ignited interest in the temporal knowledge graph (tKG) domain, where conventional carefully designed embedding-based and rule-based models dominate. The question remains open of whether pre-trained LLMs can understand structured temporal relational data and replace them as the foundation model for temporal relational forecasting. Therefore, we bring temporal knowledge forecasting into the generative setting. However, challenges occur in the huge chasms between complex temporal graph data structure and sequential natural expressions LLMs can handle, and between the enormous data sizes of tKGs and heavy computation costs of finetuning LLMs. To address these challenges, we propose a novel retrieval augmented generation framework that performs generative forecasting on tKGs named GenTKG, which combines a temporal logical rule-based retrieval strategy and lightweight parameter-efficient instruction tuning. Extensive experiments have shown that GenTKG outperforms conventional methods of temporal relational forecasting under low computation resources. GenTKG also highlights remarkable transferability with exceeding performance on unseen datasets without re-training. Our work reveals the huge potential of LLMs in the tKG domain and opens a new frontier for generative forecasting on tKGs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)の急速な進歩は、時間的知識グラフ(tkg)ドメインに対する関心を燃やしている。 事前学習したLLMが構造化された時間的関係データを理解でき、時間的関係予測の基礎モデルとして置き換えられるかどうかには疑問が残る。 したがって、時間的知識予測を生成的設定に導入する。 しかし、複雑な時間グラフデータ構造とLLMが扱える逐次自然表現との間の巨大な亀裂や、tKGの巨大なデータサイズとLLMを微調整する重い計算コストとの間には課題が生じる。 これらの課題に対処するために、時間的論理ルールに基づく検索戦略と軽量パラメータ効率制御を組み合わせた、GenTKGと呼ばれるtKG上で生成予測を行う新しい検索拡張生成フレームワークを提案する。 大規模な実験により、GenTKGは低計算資源下での時間的関係予測の従来の手法より優れていることが示された。 GenTKGはまた、再トレーニングすることなく、目に見えないデータセットのパフォーマンスを超越した、顕著な転送性を強調している。 本研究は, tKG領域におけるLLMの潜在可能性を明らかにし, tKGの生成予測のための新たなフロンティアを開く。

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