論文の概要: zrLLM: Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10112v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 15:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 23:12:35.467019
• Title: zrLLM: Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
• Title（参考訳）: zrLLM:大規模言語モデルを用いた時間的知識グラフにおけるゼロショット関係学習
• Authors: Zifeng Ding, Heling Cai, Jingpei Wu, Yunpu Ma, Ruotong Liao, Bo Xiong, Volker Tresp,
• Abstract要約: 埋め込み型TKGF法において,大規模言語モデルを用いて関係表現を生成する。 本稿では,TKGFモデルが従来見つからなかった関係で事実を予測する上で,より優れた性能を実現する上で有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.10218179341504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling evolving knowledge over temporal knowledge graphs (TKGs) has become a heated topic. Various methods have been proposed to forecast links on TKGs. Most of them are embedding-based, where hidden representations are learned to represent knowledge graph (KG) entities and relations based on the observed graph contexts. Although these methods show strong performance on traditional TKG forecasting (TKGF) benchmarks, they face a strong challenge in modeling the unseen zero-shot relations that have no prior graph context. In this paper, we try to mitigate this problem as follows. We first input the text descriptions of KG relations into large language models (LLMs) for generating relation representations, and then introduce them into embedding-based TKGF methods. LLM-empowered representations can capture the semantic information in the relation descriptions. This makes the relations, whether seen or unseen, with similar semantic meanings stay close in the embedding space, enabling TKGF models to recognize zero-shot relations even without any observed graph context. Experimental results show that our approach helps TKGF models to achieve much better performance in forecasting the facts with previously unseen relations, while still maintaining their ability in link forecasting regarding seen relations.
• Abstract（参考訳）: 時間的知識グラフ(TKG)による進化的知識のモデリングは熱い話題となっている。 TKGのリンクを予測するための様々な手法が提案されている。 多くは埋め込み型であり、隠れた表現は、観察されたグラフコンテキストに基づいて知識グラフ(KG)の実体と関係を表現するために学習される。 これらの手法は従来のTKG予測(TKGF)ベンチマークで強い性能を示すが、従来のグラフコンテキストを持たないゼロショット関係をモデル化する上で大きな課題に直面している。 本稿では,この問題を次のように緩和しようと試みる。 まず,KG関係のテキスト記述を大言語モデル(LLM)に入力して関係表現を生成し,それを埋め込みベースのTKGF手法に導入する。 LLMを用いた表現は、関係記述における意味情報をキャプチャすることができる。 これにより、類似の意味を持つ関係が埋め込み空間に近づき、TKGFモデルが観測されたグラフコンテキストがなくてもゼロショット関係を認識できる。 実験結果から,TKGFモデルでは,従来見つからなかった関係性のある事実を予測し,その関係性に関する予測を関連づける能力を維持しつつ,より優れた性能を達成できることが示唆された。

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