Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting from a Different Perspective in Re-ranking Model for Inductive Knowledge Graph Completion

論文の概要: Predicting from a Different Perspective in Re-ranking Model for Inductive Knowledge Graph Completion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16902v1
Date: Mon, 27 May 2024 07:50:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 16:41:02.703647
Title: Predicting from a Different Perspective in Re-ranking Model for Inductive Knowledge Graph Completion
Title（参考訳）: 帰納的知識グラフ補完モデルにおける異なる視点からの予測
Authors: Yuki Iwamoto, Ken Kameiwa,
Abstract要約: ルール推論モデルは、目に見えないエンティティからなる知識グラフ上でテストされる。本稿ではReDistLPと呼ばれる再ランク付けモデルを提案する。これにより、初期レトリバーと再ランカとの予測の差を利用して、再ランク付けの有効性を高める。
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: Rule-induction models have been shown great power in the inductive setting of knowledge graph completion. In this setting, the models are tested on a knowledge graph entirely composed of unseen entities. These models learn relation patterns as rules by utilizing subgraphs. The same input but different rules cause differences in the model's predictions. In this paper, we focus on this behavior of the model. We propose a re-ranking-based model called ReDistLP (Re-ranking with a Distinct Model for Link Prediction). This model enhances the effectiveness of re-ranking by leveraging the difference in the predictions between the initial retriever and the re-ranker. ReDistLP outperforms the state-of-the-art methods in 2 out of 3 datasets.
Abstract（参考訳）: ルール推論モデルは知識グラフ補完の帰納的設定において大きな力を発揮している。この設定では、モデルは完全に目に見えないエンティティで構成された知識グラフでテストされる。これらのモデルは、部分グラフを利用して関係パターンを規則として学習する。同じ入力だが異なるルールはモデルの予測に違いをもたらす。本稿では,モデルのこの挙動に着目した。本稿では,ReDistLP (Re-level with a Distinct Model for Link Prediction) という再ランクモデルを提案する。このモデルは、初期検索者と再ランカとの予測の差を利用して、再ランク付けの有効性を高める。 ReDistLPは3つのデータセットのうち2つで最先端のメソッドよりも優れています。

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