論文の概要: Predictive Multiplicity of Knowledge Graph Embeddings in Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08226v2
• Date: Fri, 4 Oct 2024 14:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 07:29:14.201642
• Title: Predictive Multiplicity of Knowledge Graph Embeddings in Link Prediction
• Title（参考訳）: リンク予測における知識グラフ埋め込みの予測多重性
• Authors: Yuqicheng Zhu, Nico Potyka, Mojtaba Nayyeri, Bo Xiong, Yunjie He, Evgeny Kharlamov, Steffen Staab,
• Abstract要約: 知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは知識グラフの不足リンクを予測するためにしばしば使用される。 複数のKG埋め込みはリンク予測にほぼ等しく機能するが、未知のクエリに対して矛盾する予測を与える。 ハイテイク領域におけるKGEベースのアプリケーションには重大なリスクが伴うが、KGEの研究では見落とされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.79167587393948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Knowledge graph embedding (KGE) models are often used to predict missing links for knowledge graphs (KGs). However, multiple KG embeddings can perform almost equally well for link prediction yet give conflicting predictions for unseen queries. This phenomenon is termed \textit{predictive multiplicity} in the literature. It poses substantial risks for KGE-based applications in high-stake domains but has been overlooked in KGE research. We define predictive multiplicity in link prediction, introduce evaluation metrics and measure predictive multiplicity for representative KGE methods on commonly used benchmark datasets. Our empirical study reveals significant predictive multiplicity in link prediction, with $8\%$ to $39\%$ testing queries exhibiting conflicting predictions. We address this issue by leveraging voting methods from social choice theory, significantly mitigating conflicts by $66\%$ to $78\%$ in our experiments.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、知識グラフ(KG)の欠落するリンクを予測するためにしばしば使用される。 しかし、複数のKG埋め込みはリンク予測にほぼ等しく機能するが、未知のクエリに対して矛盾する予測を与える。 この現象は文学において「textit{predictive multiplicity}」と呼ばれる。 ハイテイク領域におけるKGEベースのアプリケーションには重大なリスクが伴うが、KGEの研究では見落とされている。 我々は、リンク予測における予測多重度を定義し、評価指標を導入し、一般的なベンチマークデータセット上の代表的KGE法に対する予測多重度を測定する。 私たちの経験的研究は、リンク予測において重大な予測多重性を示し、矛盾する予測を示すクエリを8\%から39\%に削減しています。 社会選択理論から投票方法を活用することでこの問題に対処し、我々の実験では、紛争を6,6\%から7,8\%に大幅に軽減する。

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