論文の概要: Aligning Knowledge Graphs Provided by Humans and Generated from Neural Networks in Specific Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16884v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 20:33:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 15:03:56.083985
• Title: Aligning Knowledge Graphs Provided by Humans and Generated from Neural Networks in Specific Tasks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークから生成した人為的知識グラフの特定課題におけるアライメント
• Authors: Tangrui Li, Jun Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークによる知識グラフの生成と活用を可能にする革新的な手法を提案する。 われわれのアプローチは、従来の単語の埋め込みモデルへの依存を排除し、ニューラルネットワークから概念をマイニングし、それらを人間の知識と直接整合させる。 実験により,本手法は人間の知識と密接に一致したネットワーク生成概念を連続的に捕捉し,これまでヒトが認識していなかった新しい有用な概念を発見できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.791414814676125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops an innovative method that enables neural networks to generate and utilize knowledge graphs, which describe their concept-level knowledge and optimize network parameters through alignment with human-provided knowledge. This research addresses a gap where traditionally, network-generated knowledge has been limited to applications in downstream symbolic analysis or enhancing network transparency. By integrating a novel autoencoder design with the Vector Symbolic Architecture (VSA), we have introduced auxiliary tasks that support end-to-end training. Our approach eschews traditional dependencies on ontologies or word embedding models, mining concepts from neural networks and directly aligning them with human knowledge. Experiments show that our method consistently captures network-generated concepts that align closely with human knowledge and can even uncover new, useful concepts not previously identified by humans. This plug-and-play strategy not only enhances the interpretability of neural networks but also facilitates the integration of symbolic logical reasoning within these systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークが知識グラフを生成・活用するための革新的な手法を開発し,その概念レベルの知識を記述し,人為的な知識と整合してネットワークパラメータを最適化する。 この研究は、従来のネットワーク生成知識が下流のシンボリック分析やネットワーク透過性向上の応用に限られているギャップに対処する。 VSA(Vector Symbolic Architecture)に新しいオートエンコーダ設計を組み込むことで,エンド・ツー・エンドのトレーニングを支援する補助的タスクを導入した。 我々のアプローチは、オントロジーや単語埋め込みモデルへの従来の依存を排除し、ニューラルネットワークから概念をマイニングし、それらを人間の知識と直接整合させる。 実験により,本手法は,人間の知識と密接に一致したネットワーク生成概念を連続的に捕捉し,これまでヒトが認識していなかった新しい有用な概念を発見できることを示した。 このプラグアンドプレイ戦略は、ニューラルネットワークの解釈可能性を高めるだけでなく、これらのシステム内での記号的論理的推論の統合を促進する。

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