論文の概要: Ensembling Textual and Structure-Based Models for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03780v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 07:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 16:24:54.737629
• Title: Ensembling Textual and Structure-Based Models for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 知識グラフ補完のためのテキストモデルと構造モデルの構築
• Authors: Ananjan Nandi, Navdeep Kaur, Parag Singla, Mausam
• Abstract要約: 我々は知識グラフ補完(KGC)に対する2つの一般的なアプローチを考える。 本稿では,各モデルに割り当てられたスコアの分布を用いて,クエリ依存のアンサンブル重みを学習する手法を提案する。 我々のアンサンブルは、3つの標準KGCデータセットで最先端の結果を達成し、最高6.8 pt MRRと8.3 pt Hits@1は、最高の個別モデルよりも向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.04008530718753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We consider two popular approaches to Knowledge Graph Completion (KGC): textual models that rely on textual entity descriptions, and structure-based models that exploit the connectivity structure of the Knowledge Graph (KG). Preliminary experiments show that these approaches have complementary strengths: structure-based models perform well when the gold answer is easily reachable from the query head in the KG, while textual models exploit descriptions to give good performance even when the gold answer is not reachable. In response, we explore ensembling as a way of combining the best of both approaches. We propose a novel method for learning query-dependent ensemble weights by using the distributions of scores assigned by individual models to all candidate entities. Our ensemble baseline achieves state-of-the-art results on three standard KGC datasets, with up to 6.8 pt MRR and 8.3 pt Hits@1 gains over best individual models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KGC(Knowledge Graph Completion)に対する2つの一般的なアプローチについて考察する。テキストエンティティ記述に依存するテキストモデルと,KG(Knowledge Graph)の接続構造を利用する構造モデルである。 構造に基づくモデルは、金の解答がKGのクエリヘッドから容易に到達できるときにうまく機能し、テキストモデルは、金の解答が到達できない場合でも、説明を利用して優れた性能を与える。 これに対し,両アプローチの最良の組み合わせ方法として,アンサンブルについて検討する。 本稿では,各モデルに割り当てられたスコアの分布を用いて,クエリ依存のアンサンブル重みを学習する手法を提案する。 我々のアンサンブルベースラインは、最大6.8 pt mrrと8.3 pt hits@1の3つの標準kgcデータセットで最先端の結果を得る。

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