論文の概要: Multi-perspective Improvement of Knowledge Graph Completion with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01972v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 12:16:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:57:18.917645
• Title: Multi-perspective Improvement of Knowledge Graph Completion with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる知識グラフ補完のマルチパースペクティブ改善
• Authors: Derong Xu, Ziheng Zhang, Zhenxi Lin, Xian Wu, Zhihong Zhu, Tong Xu, Xiangyu Zhao, Yefeng Zheng and Enhong Chen
• Abstract要約: 我々は,文脈知識の不足を補うMPIKGCを提案し,大規模言語モデル(LLM)をクエリすることでKGCを改善する。 我々は4つの記述に基づくKGCモデルと4つのデータセットに基づくフレームワークの広範囲な評価を行い、リンク予測とトリプルト分類のタスクについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.31941227776711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph completion (KGC) is a widely used method to tackle incompleteness in knowledge graphs (KGs) by making predictions for missing links. Description-based KGC leverages pre-trained language models to learn entity and relation representations with their names or descriptions, which shows promising results. However, the performance of description-based KGC is still limited by the quality of text and the incomplete structure, as it lacks sufficient entity descriptions and relies solely on relation names, leading to sub-optimal results. To address this issue, we propose MPIKGC, a general framework to compensate for the deficiency of contextualized knowledge and improve KGC by querying large language models (LLMs) from various perspectives, which involves leveraging the reasoning, explanation, and summarization capabilities of LLMs to expand entity descriptions, understand relations, and extract structures, respectively. We conducted extensive evaluation of the effectiveness and improvement of our framework based on four description-based KGC models and four datasets, for both link prediction and triplet classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ補完(KGC)は知識グラフの不完全性に対処するために広く用いられている手法である。 説明ベースのkgcは、事前学習された言語モデルを利用して、名前や記述でエンティティや関係表現を学習し、有望な結果を示す。 しかしながら、記述に基づくKGCの性能は、十分なエンティティ記述がなく、関係名のみに依存するため、テキストの品質と不完全な構造によって制限され、準最適結果をもたらす。 この問題に対処するために,MPIKGCを提案する。このフレームワークは,LLMの推論,説明,要約機能を活用し,エンティティ記述を拡張し,関係を理解し,構造を抽出することで,文脈的知識の不足を補うとともに,さまざまな視点から大きな言語モデル(LLM)をクエリすることで,KGCを改善するための一般的なフレームワークである。 4つの記述型KGCモデルと4つのデータセットに基づいて、リンク予測とトリプルト分類の両タスクにおいて、フレームワークの有効性と改善を広範囲に評価した。

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