論文の概要: Exploring knowledge graph-based neural-symbolic system from application perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03524v3
• Date: Sat, 18 May 2024 20:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 20:25:40.074296
• Title: Exploring knowledge graph-based neural-symbolic system from application perspective
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づくニューラルシンボリックシステムの研究
• Authors: Shenzhe Zhu, Shengxiang Sun,
• Abstract要約: AIシステムにおけるヒューマンライクな推論と解釈可能性の実現は、依然として大きな課題である。 ニューラルネットワークをシンボリックシステムと統合するNeural-Symbolicパラダイムは、より解釈可能なAIへの有望な経路を提供する。 本稿では,知識グラフに基づくニューラルシンボリック統合の最近の進歩について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advancements in Artificial Intelligence (AI) and deep neural networks have driven significant progress in vision and text processing. However, achieving human-like reasoning and interpretability in AI systems remains a substantial challenge. The Neural-Symbolic paradigm, which integrates neural networks with symbolic systems, presents a promising pathway toward more interpretable AI. Within this paradigm, Knowledge Graphs (KG) are crucial, offering a structured and dynamic method for representing knowledge through interconnected entities and relationships, typically as triples (subject, predicate, object). This paper explores recent advancements in neural-symbolic integration based on KG, examining how it supports integration in three categories: enhancing the reasoning and interpretability of neural networks with symbolic knowledge (Symbol for Neural), refining the completeness and accuracy of symbolic systems via neural network methodologies (Neural for Symbol), and facilitating their combined application in Hybrid Neural-Symbolic Integration. It highlights current trends and proposes future research directions in Neural-Symbolic AI.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とディープニューラルネットワークの進歩は、視覚とテキスト処理に大きな進歩をもたらした。 しかし、AIシステムにおける人間のような推論と解釈可能性を達成することは、依然として大きな課題である。 ニューラルネットワークをシンボリックシステムと統合するNeural-Symbolicパラダイムは、より解釈可能なAIへの有望な経路を提供する。 このパラダイムの中では、知識グラフ(KG)が重要であり、相互接続された実体や関係を通じて知識を表現する構造的かつ動的な方法を提供する。 本稿では、KGに基づくニューラルシンボリック統合の最近の進歩について、ニューラルネットワークの論理的知識による推論と解釈可能性の向上(Symbol for Neural)、ニューラルネットワーク手法(Neural for Symbol)によるシンボリックシステムの完全性と正確性の改善(Neural for Symbol)、ハイブリッドニューラルシンボリック統合(Hybrid Neural-Symbolic Integration)におけるそれらの組み合わせ適用の促進という、3つのカテゴリの統合をサポートする方法について検討する。 最新のトレンドを強調し、Neural-Symbolic AIにおける今後の研究方向を提案する。

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