論文の概要: Learning Rules from KGs Guided by Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07869v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 09:27:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 17:08:15.577401
• Title: Learning Rules from KGs Guided by Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルに基づくKGの学習規則
• Authors: Zihang Peng, Daria Stepanova, Vinh Thinh Ho, Heike Adel, Alessandra Russo, Simon Ott,
• Abstract要約: ルール学習手法は、潜在的に欠落する事実を予測するために適用することができる。 規則のランク付けは、高度に不完全あるいは偏りのあるKGよりも特に難しい。 近年のLanguage Models (LM) の台頭により、いくつかの研究が、LMがKG補完の代替手段として利用できると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.858741745144044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Advances in information extraction have enabled the automatic construction of large knowledge graphs (e.g., Yago, Wikidata or Google KG), which are widely used in many applications like semantic search or data analytics. However, due to their semi-automatic construction, KGs are often incomplete. Rule learning methods, concerned with the extraction of frequent patterns from KGs and casting them into rules, can be applied to predict potentially missing facts. A crucial step in this process is rule ranking. Ranking of rules is especially challenging over highly incomplete or biased KGs (e.g., KGs predominantly storing facts about famous people), as in this case biased rules might fit the data best and be ranked at the top based on standard statistical metrics like rule confidence. To address this issue, prior works proposed to rank rules not only relying on the original KG but also facts predicted by a KG embedding model. At the same time, with the recent rise of Language Models (LMs), several works have claimed that LMs can be used as alternative means for KG completion. In this work, our goal is to verify to which extent the exploitation of LMs is helpful for improving the quality of rule learning systems.
• Abstract（参考訳）: 情報抽出の進歩により、セマンティック検索やデータ分析といった多くのアプリケーションで広く使われている大きな知識グラフ(Yago、Wikidata、Google KGなど)の自動構築が可能になった。 しかしながら、半自動構成のため、KGは不完全であることが多い。 規則学習法は、KGから頻繁なパターンを抽出し、それらをルールにキャストすることで、潜在的に欠落する事実を予測できる。 このプロセスの重要なステップはルールランキングです。 ルールのランク付けは、非常に不完全あるいは偏りのあるKG(例えば、有名人の事実を主に保存するKG)よりも特に難しい。 この問題に対処するために、以前の研究は、元のKGに依存するだけでなく、KG埋め込みモデルによって予測される事実にも依存するルールをランク付けすることを提案した。 同時に、近年の言語モデル(LM)の台頭とともに、いくつかの研究が、LMがKG補完の代替手段として利用できると主張している。 本研究の目的は,ルール学習システムの品質向上に,LMの活用がどの程度役立つかを検証することである。

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