論文の概要: KG-FIT: Knowledge Graph Fine-Tuning Upon Open-World Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16412v3
• Date: Sun, 27 Oct 2024 23:31:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:43.629845
• Title: KG-FIT: Knowledge Graph Fine-Tuning Upon Open-World Knowledge
• Title（参考訳）: KG-FIT:知識グラフの微調整とオープンワールドの知識
• Authors: Pengcheng Jiang, Lang Cao, Cao Xiao, Parminder Bhatia, Jimeng Sun, Jiawei Han,
• Abstract要約: 知識グラフ埋め込み(KGE)技術は、知識グラフ内の実体と関係のコンパクトな表現を学習するために重要である。 本研究では、エンティティクラスタのセマンティックコヒーレントな階層構造を構築するKG-FITを紹介する。 ベンチマークデータセットFB15K-237、YAGO3-10、PrimeKGの実験は、最先端の訓練済み言語モデルに基づく手法よりもKG-FITの方が優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.19837262782962
• License:
• Abstract: Knowledge Graph Embedding (KGE) techniques are crucial in learning compact representations of entities and relations within a knowledge graph, facilitating efficient reasoning and knowledge discovery. While existing methods typically focus either on training KGE models solely based on graph structure or fine-tuning pre-trained language models with classification data in KG, KG-FIT leverages LLM-guided refinement to construct a semantically coherent hierarchical structure of entity clusters. By incorporating this hierarchical knowledge along with textual information during the fine-tuning process, KG-FIT effectively captures both global semantics from the LLM and local semantics from the KG. Extensive experiments on the benchmark datasets FB15K-237, YAGO3-10, and PrimeKG demonstrate the superiority of KG-FIT over state-of-the-art pre-trained language model-based methods, achieving improvements of 14.4%, 13.5%, and 11.9% in the Hits@10 metric for the link prediction task, respectively. Furthermore, KG-FIT yields substantial performance gains of 12.6%, 6.7%, and 17.7% compared to the structure-based base models upon which it is built. These results highlight the effectiveness of KG-FIT in incorporating open-world knowledge from LLMs to significantly enhance the expressiveness and informativeness of KG embeddings.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み(KGE)技術は、知識グラフ内の実体と関係のコンパクトな表現を学習するために重要であり、効率的な推論と知識発見を促進する。 既存の手法は通常、グラフ構造のみに基づくKGEモデルのトレーニングや、KGの分類データを用いた微調整済み言語モデルに重点を置いているが、KG-FITはLLM誘導の洗練を活用して、エンティティクラスタのセマンティックコヒーレントな階層構造を構築する。 この階層的な知識を微調整プロセス中にテキスト情報と組み合わせることで、KG-FITはLLMのグローバルセマンティクスとKGのローカルセマンティクスの両方を効果的にキャプチャする。 ベンチマークデータセットFB15K-237、YAGO3-10、PrimeKGの大規模な実験は、最先端の訓練済み言語モデルベースの手法よりもKG-FITの方が優れており、リンク予測タスクのHits@10の14.4%、13.5%、11.9%の改善が達成されている。 さらに、KG-FITは、構築された構造ベースのベースモデルと比較して12.6%、6.7%、および17.7%の大幅な性能向上をもたらす。 これらの結果は、KG埋め込みの表現性と情報性を大幅に向上させるため、LLMからのオープンワールド知識を取り入れたKG-FITの有効性を浮き彫りにした。

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