論文の概要: Logical Reasoning with Relation Network for Inductive Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01140v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 02:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 01:21:37.930878
• Title: Logical Reasoning with Relation Network for Inductive Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 帰納的知識グラフ補完のための関係ネットワークを用いた論理推論
• Authors: Qinggang Zhang, Keyu Duan, Junnan Dong, Pai Zheng, Xiao Huang,
• Abstract要約: 帰納的KG完了のための新しいiNfOmax RelAtion Network(NORAN)を提案する。 我々のフレームワークは最先端のKGC手法よりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.815135283458808
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Inductive knowledge graph completion (KGC) aims to infer the missing relation for a set of newly-coming entities that never appeared in the training set. Such a setting is more in line with reality, as real-world KGs are constantly evolving and introducing new knowledge. Recent studies have shown promising results using message passing over subgraphs to embed newly-coming entities for inductive KGC. However, the inductive capability of these methods is usually limited by two key issues. (i) KGC always suffers from data sparsity, and the situation is even exacerbated in inductive KGC where new entities often have few or no connections to the original KG. (ii) Cold-start problem. It is over coarse-grained for accurate KG reasoning to generate representations for new entities by gathering the local information from few neighbors. To this end, we propose a novel iNfOmax RelAtion Network, namely NORAN, for inductive KG completion. It aims to mine latent relation patterns for inductive KG completion. Specifically, by centering on relations, NORAN provides a hyper view towards KG modeling, where the correlations between relations can be naturally captured as entity-independent logical evidence to conduct inductive KGC. Extensive experiment results on five benchmarks show that our framework substantially outperforms the state-of-the-art KGC methods.
• Abstract（参考訳）: 帰納的知識グラフ補完(KGC)は、トレーニングセットに現れない新しいエンティティセットの欠落を推測することを目的としている。 現実世界のKGは絶えず進化し、新しい知識を導入している。 近年の研究では,KGCに新たなエンティティを組み込むために,サブグラフ上でのメッセージパッシングを用いた有望な結果が示されている。 しかしながら、これらの手法の帰納的能力は通常2つの重要な問題によって制限される。 i) KGCは常にデータ疎結合に悩まされており、新しいエンティティが元のKGとほとんど、あるいは全く関係のないインダクティブKGCでは、状況はさらに悪化している。 (II)コールドスタート問題 正確なKG推論では、少数の隣人からローカル情報を収集することで、新しいエンティティの表現を生成するために粗い粒度を超越している。 この目的のために、誘導KG完了のための新しいiNfOmax RelAtion Network、すなわちNORANを提案する。 帰納的KG完了のための潜在関係パターンの抽出を目的とする。 具体的には、関係に集中することにより、NORANはKGモデリングに対するハイパービューを提供し、関係間の相関は帰納的KGCを実行するための実体に依存しない論理的証拠として自然に捉えることができる。 5つのベンチマークの大規模な実験結果から、我々のフレームワークは最先端のKGC手法よりも大幅に優れていることが示された。

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