論文の概要: KG-TRICK: Unifying Textual and Relational Information Completion of Knowledge for Multilingual Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03560v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 06:21:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:56.503964
• Title: KG-TRICK: Unifying Textual and Relational Information Completion of Knowledge for Multilingual Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: KG-TRICK:多言語知識グラフのための知識のテキスト情報と関係情報の統合
• Authors: Zelin Zhou, Simone Conia, Daniel Lee, Min Li, Shenglei Huang, Umar Farooq Minhas, Saloni Potdar, Henry Xiao, Yunyao Li,
• Abstract要約: KG-TRICKは,多言語知識グラフに対するテキストおよびリレーショナル情報補完のタスクを統一する新しいシーケンス・ツー・シーケンス・フレームワークである。 i) KGCとKGEのタスクをひとつのフレームワークに統合することは可能であり、i) 複数の言語からのテキスト情報を組み合わせることは、KGの完全性を改善するのに有用である。 コントリビューションの一環として、KGのテキスト情報補完のための手作業による最大のベンチマークであるWikiKGE10++も紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.447946165398932
• License:
• Abstract: Multilingual knowledge graphs (KGs) provide high-quality relational and textual information for various NLP applications, but they are often incomplete, especially in non-English languages. Previous research has shown that combining information from KGs in different languages aids either Knowledge Graph Completion (KGC), the task of predicting missing relations between entities, or Knowledge Graph Enhancement (KGE), the task of predicting missing textual information for entities. Although previous efforts have considered KGC and KGE as independent tasks, we hypothesize that they are interdependent and mutually beneficial. To this end, we introduce KG-TRICK, a novel sequence-to-sequence framework that unifies the tasks of textual and relational information completion for multilingual KGs. KG-TRICK demonstrates that: i) it is possible to unify the tasks of KGC and KGE into a single framework, and ii) combining textual information from multiple languages is beneficial to improve the completeness of a KG. As part of our contributions, we also introduce WikiKGE10++, the largest manually-curated benchmark for textual information completion of KGs, which features over 25,000 entities across 10 diverse languages.
• Abstract（参考訳）: マルチ言語知識グラフ(KG)は、様々なNLPアプリケーションに対して高品質なリレーショナルおよびテキスト情報を提供するが、特に英語以外の言語では不完全であることが多い。 これまでの研究では、異なる言語のKGからの情報を組み合わせることで、エンティティ間の不足関係を予測するKGC(Knowledge Graph Completion)や、エンティティの欠落したテキスト情報を予測するKGE(Knowledge Graph Enhancement)が役に立つことが示されている。 これまで、KGCとKGEを独立したタスクとして検討してきたが、相互依存的かつ相互に有益であると仮定した。 この目的のために,多言語KGに対するテキストおよび関係情報補完のタスクを統一する新しいシーケンス・ツー・シーケンス・フレームワークであるKG-TRICKを紹介する。 KG-TRICKは次のように説明している。 i) KGCとKGEのタスクを単一のフレームワークに統合することが可能であり、 二 複数の言語からのテキスト情報を組み合わせることは、KGの完全性を向上させるのに有用である。 私たちのコントリビューションの一環として、WikiKGE10++も導入しています。これは、KGのテキスト情報補完のための、手作業による最大のベンチマークです。

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