論文の概要: Extending Complex Logical Queries on Uncertain Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01508v2
• Date: Tue, 20 May 2025 06:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:50.959056
• Title: Extending Complex Logical Queries on Uncertain Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 不確実な知識グラフ上での複雑な論理的クエリの拡張
• Authors: Weizhi Fei, Zihao Wang, Hang Yin, Yang Duan, Yangqiu Song,
• Abstract要約: 機械学習に基づく論理クエリ応答の研究は、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。 我々は,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ために,前方推論と後方校正の両方を組み込んだニューラルシンボリックアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.360531130930646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The study of machine learning-based logical query answering enables reasoning with large-scale and incomplete knowledge graphs. This paper advances this area of research by addressing the uncertainty inherent in knowledge. While the uncertain nature of knowledge is widely recognized in the real world, it does not align seamlessly with the first-order logic that underpins existing studies. To bridge this gap, we explore the soft queries on uncertain knowledge, inspired by the framework of soft constraint programming. We propose a neural symbolic approach that incorporates both forward inference and backward calibration to answer soft queries on large-scale, incomplete, and uncertain knowledge graphs. Theoretical discussions demonstrate that our method avoids catastrophic cascading errors in the forward inference while maintaining the same complexity as state-of-the-art symbolic methods for complex logical queries. Empirical results validate the superior performance of our backward calibration compared to extended query embedding methods and neural symbolic approaches.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく論理クエリ応答の研究は、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,知識に固有の不確実性に対処することによって,この領域を推し進める。 知識の不確実性は現実世界では広く認識されているが、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ない。 このギャップを埋めるため、ソフト制約プログラミングの枠組みに触発されて、不確実な知識に関するソフトクエリを探索する。 我々は,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ために,前方推論と後方校正の両方を組み込んだニューラルシンボリックアプローチを提案する。 理論的議論は, 複雑な論理的クエリに対する最先端の記号的手法と同じ複雑さを維持しつつ, 前方推論における破滅的カスケード誤差を回避することを実証している。 拡張クエリ埋め込み法やニューラルシンボリックアプローチと比較して,後方校正の優れた性能を実証的に検証した。

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