論文の概要: Type-based Neural Link Prediction Adapter for Complex Query Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16045v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 10:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:18:09.564229
• Title: Type-based Neural Link Prediction Adapter for Complex Query Answering
• Title（参考訳）: 複雑な問合せ回答のためのタイプベースニューラルネットワーク予測アダプタ
• Authors: Lingning Song and Yi Zu and Shan Lu and Jieyue He
• Abstract要約: 本稿では,タイプベースエンティティ関係グラフを構成する新しいモデルであるTypEベースのニューラルリンク予測アダプタ(TENLPA)を提案する。 型情報と複雑な論理的クエリを効果的に結合するために,適応学習機構を導入する。 3つの標準データセットの実験により、TENLPAモデルが複雑なクエリ応答における最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1098688291287475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Answering complex logical queries on incomplete knowledge graphs (KGs) is a fundamental and challenging task in multi-hop reasoning. Recent work defines this task as an end-to-end optimization problem, which significantly reduces the training cost and enhances the generalization of the model by a pretrained link predictors for query answering. However, most existing proposals ignore the critical semantic knowledge inherently available in KGs, such as type information, which could help answer complex logical queries. To this end, we propose TypE-based Neural Link Prediction Adapter (TENLPA), a novel model that constructs type-based entity-relation graphs to discover the latent relationships between entities and relations by leveraging type information in KGs. Meanwhile, in order to effectively combine type information with complex logical queries, an adaptive learning mechanism is introduced, which is trained by back-propagating during the complex query answering process to achieve adaptive adjustment of neural link predictors. Experiments on 3 standard datasets show that TENLPA model achieves state-of-the-art performance on complex query answering with good generalization and robustness.
• Abstract（参考訳）: 不完全知識グラフ(KGs)上の複雑な論理的クエリを答えることは、マルチホップ推論における基本的な課題である。 最近の研究は、このタスクをエンドツーエンドの最適化問題と定義し、トレーニングコストを大幅に削減し、クエリ応答のための事前訓練されたリンク予測器によるモデルの一般化を強化する。 しかし、既存のほとんどの提案は、KGで本質的に利用可能な重要な意味知識、例えば型情報を無視している。 そこで本研究では,タイプに基づくエンティティ関係グラフを構築する新しいモデルであるtype-based neural link prediction adapter (tenlpa)を提案する。 一方、型情報と複雑な論理的クエリを効果的に組み合わせるために、複雑なクエリ応答プロセス中にバックプロパゲーションによってトレーニングされた適応学習機構を導入し、ニューラルネットワーク予測器の適応調整を実現する。 3つの標準データセットの実験により、TENLPAモデルは、高い一般化とロバスト性を備えた複雑なクエリ応答における最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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