論文の概要: Rematch: Robust and Efficient Matching of Local Knowledge Graphs to Improve Structural and Semantic Similarity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02126v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 17:33:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 15:20:18.293333
- Title: Rematch: Robust and Efficient Matching of Local Knowledge Graphs to Improve Structural and Semantic Similarity
- Title(参考訳): リマッチ: 局所知識グラフのロバストかつ効率的なマッチングによる構造的・意味的類似性の向上
- Authors: Zoher Kachwala, Jisun An, Haewoon Kwak, Filippo Menczer,
- Abstract要約: 我々は,新しいAMR類似度指標であるrematchを導入し,RAREと呼ばれる構造類似度の評価を行った。
Rematchは構造的類似度で2位、第1位はSTS-BとSICK-Rのベンチマークで1~5ポイントのセマンティック類似度で2位である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.1980259703476674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Knowledge graphs play a pivotal role in various applications, such as question-answering and fact-checking. Abstract Meaning Representation (AMR) represents text as knowledge graphs. Evaluating the quality of these graphs involves matching them structurally to each other and semantically to the source text. Existing AMR metrics are inefficient and struggle to capture semantic similarity. We also lack a systematic evaluation benchmark for assessing structural similarity between AMR graphs. To overcome these limitations, we introduce a novel AMR similarity metric, rematch, alongside a new evaluation for structural similarity called RARE. Among state-of-the-art metrics, rematch ranks second in structural similarity; and first in semantic similarity by 1--5 percentage points on the STS-B and SICK-R benchmarks. Rematch is also five times faster than the next most efficient metric.
- Abstract(参考訳): 知識グラフは、質問応答やファクトチェックなど、様々なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
抽象的意味表現(AMR)は知識グラフとしてテキストを表す。
これらのグラフの品質を評価するには、構造的に相互にマッチングし、ソーステキストと意味的にマッチングする必要がある。
既存のAMRメトリクスは非効率であり、セマンティックな類似性を捉えるのに苦労する。
また、AMRグラフ間の構造的類似性を評価するための体系的評価ベンチマークも欠如している。
これらの制約を克服するために、新しいAMR類似度指標であるrematchを導入し、RAREと呼ばれる構造類似度を新たに評価する。
最先端の指標の中で、リマッチは構造的類似度で2位、第1位はSTS-BとSICK-Rのベンチマークで1~5ポイントのセマンティック類似度で2位である。
Rematchはまた、次の最も効率的なメトリックの5倍高速である。
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