論文の概要: Counterfactual Reasoning with Knowledge Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06936v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 17:21:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 17:54:37.122086
• Title: Counterfactual Reasoning with Knowledge Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みによる反実的推論
• Authors: Lena Zellinger, Andreas Stephan, Benjamin Roth
• Abstract要約: 知識グラフ埋め込み (KGEs) は、本来は事実を推測するために開発されたが、未完成の知識リポジトリに欠けている事実を推測するために開発された。 本稿では,知識グラフの補完と,新たなタスクCFKGRによる反実的推論をリンクする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6311338398148534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge graph embeddings (KGEs) were originally developed to infer true but missing facts in incomplete knowledge repositories. In this paper, we link knowledge graph completion and counterfactual reasoning via our new task CFKGR. We model the original world state as a knowledge graph, hypothetical scenarios as edges added to the graph, and plausible changes to the graph as inferences from logical rules. We create corresponding benchmark datasets, which contain diverse hypothetical scenarios with plausible changes to the original knowledge graph and facts that should be retained. We develop COULDD, a general method for adapting existing knowledge graph embeddings given a hypothetical premise, and evaluate it on our benchmark. Our results indicate that KGEs learn patterns in the graph without explicit training. We further observe that KGEs adapted with COULDD solidly detect plausible counterfactual changes to the graph that follow these patterns. An evaluation on human-annotated data reveals that KGEs adapted with COULDD are mostly unable to recognize changes to the graph that do not follow learned inference rules. In contrast, ChatGPT mostly outperforms KGEs in detecting plausible changes to the graph but has poor knowledge retention. In summary, CFKGR connects two previously distinct areas, namely KG completion and counterfactual reasoning.
• Abstract（参考訳）: ナレッジグラフ埋め込み(kges)は、元々は、不完全な知識リポジトリの事実を推測するために開発された。 本稿では,知識グラフの補完と,新たなタスクCFKGRによる反実的推論をリンクする。 我々は、元の世界の状態を知識グラフとしてモデル化し、仮説的なシナリオをグラフに追加したエッジとして、論理ルールからの推論としてグラフに実証可能な変化をモデル化する。 対応するベンチマークデータセットを作成し、元の知識グラフと保持すべき事実に対して、妥当な変更を伴う様々な仮説シナリオを含む。 我々は,仮説的な前提で既存の知識グラフ埋め込みを適応させる汎用手法であるCOULDDを開発し,ベンチマークで評価する。 この結果から,KGEは明示的な学習をすることなく,グラフ内のパターンを学習できることがわかった。 さらに、COULDDに適応したKGEが、これらのパターンに従うグラフに対する妥当な反事実変化を確実に検出する。 人間の注釈付きデータに対する評価では、学習した推論ルールに従わないグラフの変更をほとんど認識できないことが判明した。 対照的に、ChatGPTはグラフのもっともらしい変化を検出するのにKGEよりも優れているが、知識の保持は乏しい。 まとめると、CFKGR は KG の完備化と反実理化という、2つの既約領域を接続する。

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