論文の概要: Dynamic Few-Shot Learning for Knowledge Graph Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01409v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 15:59:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 20:51:04.297162
• Title: Dynamic Few-Shot Learning for Knowledge Graph Question Answering
• Title（参考訳）: 知識グラフ質問応答のための動的Few-Shot学習
• Authors: Jacopo D'Abramo, Andrea Zugarini, Paolo Torroni,
• Abstract要約: 大規模言語モデルが知識グラフ(KGQA)に対する革新的質問回答の機会を提示する このギャップを埋めるために、ファインチューニングやアドホックなアーキテクチャに依存し、良い結果を得るが、領域外分布の一般化は限られるソリューションが提案されている。 本研究では,DFL(Dynamic Few-Shot Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。 DFLは、文脈内学習の効率性と意味的類似性を統合し、最先端の性能を持つKGQAの一般的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.116231004560997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models present opportunities for innovative Question Answering over Knowledge Graphs (KGQA). However, they are not inherently designed for query generation. To bridge this gap, solutions have been proposed that rely on fine-tuning or ad-hoc architectures, achieving good results but limited out-of-domain distribution generalization. In this study, we introduce a novel approach called Dynamic Few-Shot Learning (DFSL). DFSL integrates the efficiency of in-context learning and semantic similarity and provides a generally applicable solution for KGQA with state-of-the-art performance. We run an extensive evaluation across multiple benchmark datasets and architecture configurations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは知識グラフ(KGQA)に対する革新的な質問回答の機会を提供する。 しかし、これらは本質的にクエリ生成のために設計されていない。 このギャップを埋めるために、ファインチューニングやアドホックなアーキテクチャに依存し、良い結果を得るが、領域外分布の一般化は限られるソリューションが提案されている。 本研究では,DFSL(Dynamic Few-Shot Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。 DFSLは、文脈内学習の効率性と意味的類似性を統合し、最先端の性能を持つKGQAの一般的なソリューションを提供する。 複数のベンチマークデータセットとアーキテクチャ構成に対して、広範な評価を実施しています。

関連論文リスト

• Language Models are Graph Learners [70.14063765424012]
  言語モデル(LM)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)やグラフトランスフォーマー(GT)など、ドメイン固有のモデルの優位性に挑戦している。 本稿では,ノード分類タスクにおける最先端のGNNに匹敵する性能を実現するために,既製のLMを有効活用する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T08:27:54Z)
• G-SAP: Graph-based Structure-Aware Prompt Learning over Heterogeneous Knowledge for Commonsense Reasoning [8.02547453169677]
  本稿では,G-SAP という名称のコモンセンス推論のためのグラフベース構造認識プロンプト学習モデルを提案する。 特にエビデンスグラフは、ConceptNet、Wikipedia、Cambridge Dictionaryといった複数の知識ソースを統合することで構築される。 その結果、既存のモデル、特にOpenbookQAデータセット上のSoTA LM+GNNsモデルよりも6.12%改善された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T08:28:12Z)
• SPARQL Generation: an analysis on fine-tuning OpenLLaMA for Question Answering over a Life Science Knowledge Graph [0.0]
  生命科学知識グラフを用いた質問応答のためのOpenLlama LLMの微調整戦略を評価する。 本稿では,既存のクエリのセットを知識グラフ上に拡張するためのエンドツーエンドデータ拡張手法を提案する。 また、意味のある変数名やインラインコメントなど、クエリにおける意味的な"キュー"の役割についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T07:24:01Z)
• Schema-aware Reference as Prompt Improves Data-Efficient Knowledge Graph Construction [57.854498238624366]
  本稿では,データ効率のよい知識グラフ構築のためのRAP(Schema-Aware Reference As Prompt)の検索手法を提案する。 RAPは、人間の注釈付きおよび弱教師付きデータから受け継いだスキーマと知識を、各サンプルのプロンプトとして動的に活用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T16:40:28Z)
• Neural combinatorial optimization beyond the TSP: Existing architectures under-represent graph structure [9.673093148930876]
  我々は、最近のニューラルネットワークが実際に重要なグラフ問題にどのように適用できるのか、その分析を行う。 距離問題の構造的表現を増大させることは、多目的自律型問題解決者を学ぶという、まだ曖昧な目標に向けた有望なステップであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T14:14:28Z)
• HRKD: Hierarchical Relational Knowledge Distillation for Cross-domain Language Model Compression [53.90578309960526]
  大規模事前学習言語モデル(PLM)は、従来のニューラルネットワーク手法と比較して圧倒的な性能を示している。 階層的および領域的関係情報の両方を抽出する階層的関係知識蒸留法(HRKD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-16T11:23:02Z)
• Equivariant Subgraph Aggregation Networks [23.26140936226352]
  本稿では,この問題に対処するためのEquivariant Subgraph Aggregation Networks (ESAN) という新しいフレームワークを提案する。 2つのグラフはMPNNでは区別できないかもしれないが、しばしば区別可能な部分グラフを含む。 グラフ同型に対する1次元Weisfeiler-Leman(1-WL)テストの新しい変種を開発し、ESANの表現性に対する下界を証明した。 サブグラフ選択ポリシーや同変ニューラルアーキテクチャといった設計選択がアーキテクチャの表現力にどのように影響するかを記述する理論的結果を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T16:45:07Z)
• Pooling Architecture Search for Graph Classification [36.728077433219916]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、近傍のアグリゲーションスキームに基づいてノードレベルの表現を学習するように設計されている。 集約操作後にポーリング法を適用し、粗い粒度のグラフを生成する。 ほとんどのケースでうまく機能するように、普遍的なプールアーキテクチャを設計することは難しい問題である。 グラフ分類のための適応型プールアーキテクチャを探索するために,ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T09:03:03Z)
• Polynomial Networks in Deep Classifiers [55.90321402256631]
  我々は深層ニューラルネットワークの研究を統一的な枠組みで行った。 私たちのフレームワークは、各モデルの誘導バイアスに関する洞察を提供します。 提案モデルの有効性を,標準画像および音声分類ベンチマークで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T06:41:20Z)
• Edge-assisted Democratized Learning Towards Federated Analytics [67.44078999945722]
  本稿では,エッジ支援型民主化学習機構であるEdge-DemLearnの階層的学習構造を示す。 また、Edge-DemLearnを柔軟なモデルトレーニングメカニズムとして検証し、リージョンに分散制御と集約の方法論を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T11:46:03Z)
• Off-Policy Reinforcement Learning for Efficient and Effective GAN Architecture Search [50.40004966087121]
  本稿では,GANアーキテクチャ探索のための強化学習に基づくニューラルアーキテクチャ探索手法を提案する。 鍵となる考え方は、よりスムーズなアーキテクチャサンプリングのためのマルコフ決定プロセス(MDP)として、GANアーキテクチャ探索問題を定式化することである。 我々は,従来の政策によって生成されたサンプルを効率的に活用する,非政治的なGANアーキテクチャ探索アルゴリズムを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T18:29:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。