論文の概要: Path-based Explanation for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02290v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 01:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:49.692310
• Title: Path-based Explanation for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 知識グラフ補完のためのパスベース説明法
• Authors: Heng Chang, Jiangnan Ye, Alejo Lopez Avila, Jinhua Du, Jia Li,
• Abstract要約: GNNベースの知識グラフ補完モデルの結果に対する適切な説明は、モデルの透明性を高める。 KGCタスクを説明するための既存のプラクティスは、インスタンス/サブグラフベースのアプローチに依存している。 我々は、GNNベースのモデルを探索する最初のパスベースのKGC説明器であるPower-Linkを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.541247786437484
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved great success in Knowledge Graph Completion (KGC) by modelling how entities and relations interact in recent years. However, the explanation of the predicted facts has not caught the necessary attention. Proper explanations for the results of GNN-based KGC models increase model transparency and help researchers develop more reliable models. Existing practices for explaining KGC tasks rely on instance/subgraph-based approaches, while in some scenarios, paths can provide more user-friendly and interpretable explanations. Nonetheless, the methods for generating path-based explanations for KGs have not been well-explored. To address this gap, we propose Power-Link, the first path-based KGC explainer that explores GNN-based models. We design a novel simplified graph-powering technique, which enables the generation of path-based explanations with a fully parallelisable and memory-efficient training scheme. We further introduce three new metrics for quantitative evaluation of the explanations, together with a qualitative human evaluation. Extensive experiments demonstrate that Power-Link outperforms the SOTA baselines in interpretability, efficiency, and scalability.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,近年,エンティティと関係の相互作用をモデル化することによって,知識グラフ補完(KGC)において大きな成功を収めている。 しかし、予測された事実の説明は必要な注意を引いていない。 GNNベースのKGCモデルの結果に対する適切な説明は、モデルの透明性を高め、研究者がより信頼性の高いモデルを開発するのに役立つ。 KGCタスクを説明するための既存のプラクティスは、インスタンス/サブグラフベースのアプローチに依存しているが、いくつかのシナリオでは、パスはよりユーザフレンドリで解釈可能な説明を提供する。 にもかかわらず、KGの経路に基づく説明を生成する方法はまだよく研究されていない。 このギャップに対処するために、GNNベースのモデルを探索する最初のパスベースのKGC説明器であるPower-Linkを提案する。 完全に並列化可能でメモリ効率のよいトレーニングスキームでパスベースの説明を生成できる,新しい簡易なグラフパワー化手法を設計する。 さらに,説明の定量的評価のための3つの新しい指標と定性的な人的評価を紹介する。 大規模な実験では、Power-LinkはSOTAベースラインの解釈可能性、効率、スケーラビリティに優れていた。

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