論文の概要: HyperCausalLP: Causal Link Prediction using Hyper-Relational Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14679v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 21:01:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 07:38:03.306834
• Title: HyperCausalLP: Causal Link Prediction using Hyper-Relational Knowledge Graph
• Title（参考訳）: HyperCausalLP:ハイパーリレーショナル知識グラフを用いた因果リンク予測
• Authors: Utkarshani Jaimini, Cory Henson, Amit Sheth,
• Abstract要約: 因果関係はしばしば因果関係が欠如している。 因果リンクAでは、BがCを引き起こすので、AからCの影響は仲介者として知られるBに影響される。 本稿では,媒体リンクの助けを借りて因果関係の欠如を見つけるために設計されたHyperCausalLPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Causal networks are often incomplete with missing causal links. This is due to various issues, such as missing observation data. Recent approaches to the issue of incomplete causal networks have used knowledge graph link prediction methods to find the missing links. In the causal link A causes B causes C, the influence of A to C is influenced by B which is known as a mediator. Existing approaches using knowledge graph link prediction do not consider these mediated causal links. This paper presents HyperCausalLP, an approach designed to find missing causal links within a causal network with the help of mediator links. The problem of missing links is formulated as a hyper-relational knowledge graph completion. The approach uses a knowledge graph link prediction model trained on a hyper-relational knowledge graph with the mediators. The approach is evaluated on a causal benchmark dataset, CLEVRER-Humans. Results show that the inclusion of knowledge about mediators in causal link prediction using hyper-relational knowledge graph improves the performance on an average by 5.94% mean reciprocal rank.
• Abstract（参考訳）: 因果関係はしばしば因果関係が欠如している。 これは観測データ不足など,さまざまな問題によるものだ。 不完全因果ネットワーク問題に対する最近のアプローチでは、不足するリンクを見つけるために知識グラフリンク予測法が用いられている。 因果リンクAでは、BがCを引き起こすので、AからCの影響は仲介者として知られるBに影響される。 知識グラフリンク予測を用いた既存のアプローチでは、これらの介在因果関係は考慮されていない。 本稿では、仲介者リンクの助けを借りて、因果関係の欠落を見つけるために設計されたHyperCausalLPを提案する。 リンク不足の問題は、ハイパーリレーショナルな知識グラフの補完として定式化されている。 このアプローチでは,ハイパーリレーショナルな知識グラフでトレーニングされた知識グラフリンク予測モデルをメディエータと併用する。 このアプローチは、因果ベンチマークデータセットであるCLEVRER-Humansで評価される。 その結果,ハイパーリレーショナルな知識グラフを用いた因果関係予測における仲介者に関する知識の含意は,平均的相互関係のランクを5.94%向上させることがわかった。

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