論文の概要: Context-aware Inductive Knowledge Graph Completion with Latent Type Constraints and Subgraph Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16803v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 08:28:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:25.372746
• Title: Context-aware Inductive Knowledge Graph Completion with Latent Type Constraints and Subgraph Reasoning
• Title（参考訳）: 潜在型制約とサブグラフ推論を用いた文脈認識帰納的知識グラフ補完
• Authors: Muzhi Li, Cehao Yang, Chengjin Xu, Zixing Song, Xuhui Jiang, Jian Guo, Ho-fung Leung, Irwin King,
• Abstract要約: 本稿では,新しい文脈認識型インダクティブ知識グラフソリューションであるCATSを紹介する。 まず、型認識推論モジュールは、候補エンティティがクエリ関係で要求される潜在エンティティタイプと一致するかどうかを評価する。 そして、サブグラフ推論モジュールは、関連する推論パスと近隣の事実を選択し、クエリの3倍の相関性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.99424226294974
• License:
• Abstract: Inductive knowledge graph completion (KGC) aims to predict missing triples with unseen entities. Recent works focus on modeling reasoning paths between the head and tail entity as direct supporting evidence. However, these methods depend heavily on the existence and quality of reasoning paths, which limits their general applicability in different scenarios. In addition, we observe that latent type constraints and neighboring facts inherent in KGs are also vital in inferring missing triples. To effectively utilize all useful information in KGs, we introduce CATS, a novel context-aware inductive KGC solution. With sufficient guidance from proper prompts and supervised fine-tuning, CATS activates the strong semantic understanding and reasoning capabilities of large language models to assess the existence of query triples, which consist of two modules. First, the type-aware reasoning module evaluates whether the candidate entity matches the latent entity type as required by the query relation. Then, the subgraph reasoning module selects relevant reasoning paths and neighboring facts, and evaluates their correlation to the query triple. Experiment results on three widely used datasets demonstrate that CATS significantly outperforms state-of-the-art methods in 16 out of 18 transductive, inductive, and few-shot settings with an average absolute MRR improvement of 7.2%.
• Abstract（参考訳）: 帰納的知識グラフ補完(KGC)は、見当たらない実体を持つ欠落三重項を予測することを目的としている。 最近の研究は、直接的裏付けとして、頭と尾の実体の間の推論経路をモデル化することに焦点を当てている。 しかし、これらの手法は推論パスの存在と品質に大きく依存しており、異なるシナリオにおける一般的な適用性を制限している。 さらに,KGsに固有の潜伏型制約や近隣事実も,欠落三重項の推測に不可欠であることを示した。 KGのすべての有用な情報を効果的に活用するために,新しい文脈対応誘導型KGCソリューションであるCATSを紹介する。 適切なプロンプトからの十分なガイダンスと教師付き微調整により、CATSは2つのモジュールからなるクエリトリプルの存在を評価するために、大規模言語モデルの強力な意味理解と推論能力を活性化する。 まず、型認識推論モジュールは、候補エンティティがクエリ関係で要求される潜在エンティティタイプと一致するかどうかを評価する。 そして、サブグラフ推論モジュールは、関連する推論パスと近隣の事実を選択し、クエリの3倍の相関性を評価する。 広く使用されている3つのデータセットの実験結果から、CATSは18のトランスダクティブ、インダクティブ、および数ショット設定のうち16の最先端の手法を著しく上回り、平均的な絶対的なMRR改善は7.2%であることが示された。

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