論文の概要: From Latent to Lucid: Transforming Knowledge Graph Embeddings into Interpretable Structures with KGEPrisma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01759v2
• Date: Wed, 07 May 2025 12:15:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.685472
• Title: From Latent to Lucid: Transforming Knowledge Graph Embeddings into Interpretable Structures with KGEPrisma
• Title（参考訳）: 潜時からルシッド:知識グラフ埋め込みをKGEPrismaで解釈可能な構造に変換する
• Authors: Christoph Wehner, Chrysa Iliopoulou, Ute Schmid, Tarek R. Besold,
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ埋め込み(KGE)モデルに適した,ポストホックでローカルな説明可能なAI手法を提案する。 提案手法は,KGEモデルによって符号化された潜在表現を直接デコードし,埋め込みの滑らかさを活用する。 シンボリック構造を三重項の形で同定することにより,これらの知見を人間に理解可能なシンボリック・ルールや事実に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2427000279700025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a post-hoc and local explainable AI method tailored for Knowledge Graph Embedding (KGE) models. These models are essential to Knowledge Graph Completion yet criticized for their opaque, black-box nature. Despite their significant success in capturing the semantics of knowledge graphs through high-dimensional latent representations, their inherent complexity poses substantial challenges to explainability. While existing methods like Kelpie use resource-intensive perturbation to explain KGE models, our approach directly decodes the latent representations encoded by KGE models, leveraging the smoothness of the embeddings, which follows the principle that similar embeddings reflect similar behaviours within the Knowledge Graph, meaning that nodes are similarly embedded because their graph neighbourhood looks similar. This principle is commonly referred to as smoothness. By identifying symbolic structures, in the form of triples, within the subgraph neighborhoods of similarly embedded entities, our method identifies the statistical regularities on which the models rely and translates these insights into human-understandable symbolic rules and facts. This bridges the gap between the abstract representations of KGE models and their predictive outputs, offering clear, interpretable insights. Key contributions include a novel post-hoc and local explainable AI method for KGE models that provides immediate, faithful explanations without retraining, facilitating real-time application on large-scale knowledge graphs. The method's flexibility enables the generation of rule-based, instance-based, and analogy-based explanations, meeting diverse user needs. Extensive evaluations show the effectiveness of our approach in delivering faithful and well-localized explanations, enhancing the transparency and trustworthiness of KGE models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識グラフ埋め込み(KGE)モデルに適した,ポストホックで局所的な説明可能なAI手法を提案する。 これらのモデルは知識グラフ補完にとって必須であり、不透明でブラックボックスの性質を批判している。 高次元の潜在表現を通して知識グラフのセマンティクスを捉えることに大きな成功にもかかわらず、その固有の複雑さは説明可能性に重大な課題をもたらす。 KGEモデルを説明するために、Kelpieのような既存の手法はリソース集約的な摂動を用いているが、我々のアプローチは、KGEモデルによって符号化された潜伏表現を直接デコードし、埋め込みの滑らかさを活用する。 この原理は一般に滑らかさと呼ばれる。 シンボリック構造を三重項の形で同定することにより、モデルが依存する統計規則を同定し、これらの知見を人間の理解可能なシンボリックルールや事実に変換する。 これにより、KGEモデルの抽象表現と予測出力のギャップを埋め、明確で解釈可能な洞察を提供する。 主なコントリビューションは、KGEモデルのための新しいポストホックでローカルで説明可能なAIメソッドである。 このメソッドの柔軟性は、多様なユーザニーズを満たすルールベース、インスタンスベース、アナロジーベースの説明の生成を可能にする。 広範囲な評価は,KGEモデルの透明性と信頼性を高めるとともに,忠実で局所的な説明を提供することにおける我々のアプローチの有効性を示す。

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