論文の概要: Knowledge Graphs are not Created Equal: Exploring the Properties and Structure of Real KGs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06414v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 22:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 18:48:10.623414
• Title: Knowledge Graphs are not Created Equal: Exploring the Properties and Structure of Real KGs
• Title（参考訳）: 知識グラフは平等ではない:実kgの性質と構造を探索する
• Authors: Nedelina Teneva and Estevam Hruschka
• Abstract要約: 多様な領域から得られた29個の実知識グラフデータセットを解析し,その特性と構造パターンを解析する。 我々は、KGsに含まれる豊富な構造情報は、フィールド全体にわたるより良いKGモデルの開発に役立つと考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite the recent popularity of knowledge graph (KG) related tasks and benchmarks such as KG embeddings, link prediction, entity alignment and evaluation of the reasoning abilities of pretrained language models as KGs, the structure and properties of real KGs are not well studied. In this paper, we perform a large scale comparative study of 29 real KG datasets from diverse domains such as the natural sciences, medicine, and NLP to analyze their properties and structural patterns. Based on our findings, we make several recommendations regarding KG-based model development and evaluation. We believe that the rich structural information contained in KGs can benefit the development of better KG models across fields and we hope this study will contribute to breaking the existing data silos between different areas of research (e.g., ML, NLP, AI for sciences).
• Abstract（参考訳）: 近年、知識グラフ(KG)関連のタスクやベンチマーク(KG埋め込み、リンク予測、エンティティアライメント、事前訓練された言語モデルの推論能力の評価など)が人気となっているが、実際のKGの構造と性質はよく研究されていない。 本稿では,自然科学,医学,nlpなどの多様な分野の29種類の実kgデータセットを大規模比較研究し,その特性と構造パターンを分析した。 そこで本研究では,KGに基づくモデル開発と評価について,いくつかの推奨事項について述べる。 kgに含まれる豊富な構造情報は、分野をまたがる優れたkgモデルの開発に有用であると信じており、この研究が、さまざまな研究領域(例えば、ml、nlp、科学のためのai)間で既存のデータサイロを壊すのに役立つことを期待している。

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