論文の概要: A Benchmark for Semi-Inductive Link Prediction in Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11917v1
- Date: Wed, 18 Oct 2023 12:13:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 16:34:50.164109
- Title: A Benchmark for Semi-Inductive Link Prediction in Knowledge Graphs
- Title（参考訳）: 知識グラフにおける半帰納的リンク予測のベンチマーク
- Authors: Adrian Kochsiek, Rainer Gemulla
- Abstract要約: 知識グラフ(KG)における半帰納的リンク予測(英: Semi-inductive Link Prediction、LP)は、新しい、以前は目に見えないエンティティの事実を予測するタスクである。
原理的にモデルをスクラッチから再トレーニングすることで、新しいエンティティを統合することができるが、これは大規模なKGでは不可能である。
本稿では,半帰納的LPモデルを評価するための大規模ベンチマークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7044991782262215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semi-inductive link prediction (LP) in knowledge graphs (KG) is the task of
predicting facts for new, previously unseen entities based on context
information. Although new entities can be integrated by retraining the model
from scratch in principle, such an approach is infeasible for large-scale KGs,
where retraining is expensive and new entities may arise frequently. In this
paper, we propose and describe a large-scale benchmark to evaluate
semi-inductive LP models. The benchmark is based on and extends Wikidata5M: It
provides transductive, k-shot, and 0-shot LP tasks, each varying the available
information from (i) only KG structure, to (ii) including textual mentions, and
(iii) detailed descriptions of the entities. We report on a small study of
recent approaches and found that semi-inductive LP performance is far from
transductive performance on long-tail entities throughout all experiments. The
benchmark provides a test bed for further research into integrating context and
textual information in semi-inductive LP models.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)における半帰納的リンク予測(英: Semi-inductive Link Prediction, LP)は、文脈情報に基づいて、新しい、以前は目に見えないエンティティの事実を予測するタスクである。
新しいエンティティは、原則としてスクラッチからモデルを再トレーニングすることで統合することができるが、そのようなアプローチは大規模なKGでは不可能である。
本稿では,半帰納的LPモデルを評価するための大規模ベンチマークを提案する。
このベンチマークはwikidata5mをベースとし、拡張している:transductive、k-shot、0-shot lpタスクを提供する。
(i)kg構造のみ
(二)テキストによる言及を含むこと、
(iii)その実体の詳細な説明
本報告では,最近の研究成果について概説し,全ての実験において,半インダクティブLP性能は長テールエンティティのトランスダクティブ性能には程遠いことを示した。
このベンチマークは、半帰納的LPモデルにおける文脈とテキスト情報の統合に関するさらなる研究のためのテストベッドを提供する。
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