論文の概要: Soft Reasoning on Uncertain Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01508v1
• Date: Sun, 3 Mar 2024 13:13:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 21:07:04.877674
• Title: Soft Reasoning on Uncertain Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 不確かな知識グラフに対するソフト推論
• Authors: Weizhi Fei, Zihao Wang, Hang Yin, Yang Duan, Hanghang Tong, Yangqiu Song
• Abstract要約: 本研究では,ソフト制約プログラミングの確立を動機とした,不確実な知識に対するソフトクエリの設定について検討する。 本稿では,大規模,不完全,不確実な知識グラフ上でのソフトクエリに応答する,前方推論と後方校正を併用したMLベースのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.1968214421899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The study of machine learning-based logical query-answering enables reasoning with large-scale and incomplete knowledge graphs. This paper further advances this line of research by considering the uncertainty in the knowledge. The uncertain nature of knowledge is widely observed in the real world, but \textit{does not} align seamlessly with the first-order logic underpinning existing studies. To bridge this gap, we study the setting of soft queries on uncertain knowledge, which is motivated by the establishment of soft constraint programming. We further propose an ML-based approach with both forward inference and backward calibration to answer soft queries on large-scale, incomplete, and uncertain knowledge graphs. Theoretical discussions present that our methods share the same complexity as state-of-the-art inference algorithms for first-order queries. Empirical results justify the superior performance of our approach against previous ML-based methods with number embedding extensions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく論理クエリー探索の研究は、大規模かつ不完全な知識グラフによる推論を可能にする。 本稿では,知識の不確実性を考慮した研究をさらに進める。 知識の不確実性は現実世界で広く観測されているが、既存の研究を支える一階述語論理とシームレスに一致している。 このギャップを埋めるために,ソフト制約プログラミングの確立を動機とする不確定な知識に対するソフトクエリの設定について検討する。 さらに,大規模,不完全,不確実な知識グラフ上でのソフトクエリに応答する,前方推論と後方校正を併用したMLベースのアプローチを提案する。 理論的議論は,本手法が1次クエリの最先端推論アルゴリズムと同じ複雑さを持つことを示している。 実験結果は、数値埋め込み拡張を用いた従来のmlベースメソッドに対するアプローチの優れた性能を正当化する。

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