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

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16902v2
Date: Wed, 19 Jun 2024 09:37:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-22 03:39:39.292523
Title: Predicting from a Different Perspective: A Re-ranking Model for Inductive Knowledge Graph Completion
Title（参考訳）: 異なる視点から予測する:帰納的知識グラフ補完のための再分類モデル
Authors: Yuki Iwamoto, Ken Kaneiwa,
Abstract要約: ルール推論モデルは、サブグラフを利用して関係パターンを規則として学習する。 ReDistLP(リンク予測のための個別モデル付き再ランク付け)と呼ばれる再ランク付けモデルを提案する。
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: Rule-induction models have demonstrated 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. Providing the same inputs with different rules leads to differences in the model's predictions. In this paper, we focus on the behavior of such models. 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 benchmarks.
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。同じ入力を異なるルールで提供すると、モデルの予測に違いが生じる。本稿では,そのようなモデルの振る舞いに着目した。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つのベンチマークのうち2つで最先端のメソッドより優れている。

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