論文の概要: A Foundation Model for Zero-shot Logical Query Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07198v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 05:52:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:33:31.118888
• Title: A Foundation Model for Zero-shot Logical Query Reasoning
• Title（参考訳）: ゼロショット論理クエリ推論のための基礎モデル
• Authors: Mikhail Galkin, Jincheng Zhou, Bruno Ribeiro, Jian Tang, Zhaocheng Zhu,
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)における複雑な論理的問合せ応答(CLQA)は、単純なKG完備化を超えている。 提案するUltraQueryは,任意のKG上で論理的クエリをゼロショットで応答可能な,帰納的推論のための最初の基礎モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.652279854090846
• License:
• Abstract: Complex logical query answering (CLQA) in knowledge graphs (KGs) goes beyond simple KG completion and aims at answering compositional queries comprised of multiple projections and logical operations. Existing CLQA methods that learn parameters bound to certain entity or relation vocabularies can only be applied to the graph they are trained on which requires substantial training time before being deployed on a new graph. Here we present UltraQuery, the first foundation model for inductive reasoning that can zero-shot answer logical queries on any KG. The core idea of UltraQuery is to derive both projections and logical operations as vocabulary-independent functions which generalize to new entities and relations in any KG. With the projection operation initialized from a pre-trained inductive KG reasoning model, UltraQuery can solve CLQA on any KG after finetuning on a single dataset. Experimenting on 23 datasets, UltraQuery in the zero-shot inference mode shows competitive or better query answering performance than best available baselines and sets a new state of the art on 15 of them.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ (KG) における複雑な論理的クエリ応答 (CLQA) は、単純なKG補完を超越し、複数のプロジェクションと論理的操作からなる構成的クエリに答えることを目的としている。 既存のCLQAメソッドは、特定のエンティティやリレーショナルボキャブラリにバウンドしたパラメータを学習し、トレーニング対象のグラフにのみ適用することができる。 ここでは、任意のKG上で論理的クエリをゼロショットで応答できる、帰納的推論のための最初の基礎モデルであるUltraQueryを紹介する。 UltraQueryの中核となる考え方は、任意のKGにおける新しい実体と関係を一般化する語彙に依存しない関数として、射影と論理演算の両方を導出することである。 事前訓練された帰納的KG推論モデルから初期化されたプロジェクション操作により、UltraQueryは単一のデータセットで微調整した後、任意のKG上のCLQAを解決できる。 23のデータセットでの実験では、ゼロショット推論モードのUltraQueryは、最高のベースラインよりも競合的あるいはより良いクエリ応答性能を示し、その中の15に新たな最先端を設定している。

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