論文の概要: eXpath: Explaining Knowledge Graph Link Prediction with Ontological Closed Path Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04846v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 08:33:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:45.066457
• Title: eXpath: Explaining Knowledge Graph Link Prediction with Ontological Closed Path Rules
• Title（参考訳）: eXpath: オントロジクローズドパスルールによる知識グラフリンク予測の説明
• Authors: Ye Sun, Lei Shi, Yongxin Tong,
• Abstract要約: リンク予測(LP)は知識グラフ(KG)の完成には不可欠だが、一般的には解釈可能性の問題に悩まされる。 本稿では,KGにおけるLPモデルについて,経路に基づく説明を用いて説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.802269132505364
• License:
• Abstract: Link prediction (LP) is crucial for Knowledge Graphs (KG) completion but commonly suffers from interpretability issues. While several methods have been proposed to explain embedding-based LP models, they are generally limited to local explanations on KG and are deficient in providing human interpretable semantics. Based on real-world observations of the characteristics of KGs from multiple domains, we propose to explain LP models in KG with path-based explanations. An integrated framework, namely eXpath, is introduced which incorporates the concept of relation path with ontological closed path rules to enhance both the efficiency and effectiveness of LP interpretation. Notably, the eXpath explanations can be fused with other single-link explanation approaches to achieve a better overall solution. Extensive experiments across benchmark datasets and LP models demonstrate that introducing eXpath can boost the quality of resulting explanations by about 20% on two key metrics and reduce the required explanation time by 61.4%, in comparison to the best existing method. Case studies further highlight eXpath's ability to provide more semantically meaningful explanations through path-based evidence.
• Abstract（参考訳）: リンク予測(LP)は知識グラフ(KG)の完成には不可欠だが、一般的には解釈可能性の問題に悩まされる。 埋め込み型LPモデルを説明するためにいくつかの方法が提案されているが、一般的にはKGの局所的な説明に限られており、人間の解釈可能な意味論を提供するには不十分である。 複数の領域からのKGの特性を実世界の観測に基づいて,経路に基づく説明によるKGのLPモデルの説明を提案する。 LP解釈の効率性と有効性を高めるために,関係パスの概念をオントロジクローズドパスルールに組み込んだ統合フレームワーク eXpath が導入された。 特に、eXpathの説明は他のシングルリンクの説明手法と融合して、より優れた全体的なソリューションを実現することができる。 ベンチマークデータセットとLPモデルにわたる大規模な実験により、eXpathの導入は、2つの主要な指標で約20%、必要な説明時間を61.4%削減できることを示した。 ケーススタディでは、経路に基づく証拠を通してより意味のある説明を提供するeXpathの能力をさらに強調している。

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