論文の概要: CHAINSFORMER: Numerical Reasoning on Knowledge Graphs from a Chain Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14282v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 12:47:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 03:38:06.778426
• Title: CHAINSFORMER: Numerical Reasoning on Knowledge Graphs from a Chain Perspective
• Title（参考訳）: CHAINSFORMER:チェーンから見た知識グラフの数値推論
• Authors: Ze Zhao, Bin Lu, Xiaoying Gan, Gu Tang, Luoyi Fu, Xinbing Wang,
• Abstract要約: 知識グラフに対する推論(KGs)は知識グラフ補完や質問応答システムにおいて重要な役割を果たす。 そこで我々はChainsFormerを提案する。ChainsFormerは数値推論をサポートするために設計された新しいチェーンベースのフレームワークである。 ChainsFormerは最先端の手法よりも優れており、最大20.0%の性能向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.395990456819675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reasoning over Knowledge Graphs (KGs) plays a pivotal role in knowledge graph completion or question answering systems, providing richer and more accurate triples and attributes. As numerical attributes become increasingly essential in characterizing entities and relations in KGs, the ability to reason over these attributes has gained significant importance. Existing graph-based methods such as Graph Neural Networks (GNNs) and Knowledge Graph Embeddings (KGEs), primarily focus on aggregating homogeneous local neighbors and implicitly embedding diverse triples. However, these approaches often fail to fully leverage the potential of logical paths within the graph, limiting their effectiveness in exploiting the reasoning process. To address these limitations, we propose ChainsFormer, a novel chain-based framework designed to support numerical reasoning. Chainsformer not only explicitly constructs logical chains but also expands the reasoning depth to multiple hops. Specially, we introduces Relation-Attribute Chains (RA-Chains), a specialized logic chain, to model sequential reasoning patterns. ChainsFormer captures the step-by-step nature of multi-hop reasoning along RA-Chains by employing sequential in-context learning. To mitigate the impact of noisy chains, we propose a hyperbolic affinity scoring mechanism that selects relevant logic chains in a variable-resolution space. Furthermore, ChainsFormer incorporates an attention-based numerical reasoner to identify critical reasoning paths, enhancing both reasoning accuracy and transparency. Experimental results demonstrate that ChainsFormer significantly outperforms state-of-the-art methods, achieving up to a 20.0% improvement in performance. The implementations are available at https://github.com/zhaodazhuang2333/ChainsFormer.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフに対する推論(KGs)は知識グラフの補完や質問応答システムにおいて重要な役割を果たす。 数値的な属性がKGの実体や関係を特徴づける上でますます不可欠になるにつれて、これらの属性を推論する能力は重要な意味を持つようになった。 グラフニューラルネットワーク (GNNs) や知識グラフ埋め込み (KGEs) といった既存のグラフベースの手法は、主に同質な近隣住民を集約し、多種多様を暗黙的に埋め込むことに重点を置いている。 しかしながら、これらのアプローチはグラフ内の論理パスのポテンシャルを完全に活用することができず、推論プロセスを利用する際の有効性を制限します。 これらの制約に対処するため、数値推論をサポートするために設計されたチェインベースの新しいフレームワークであるChainsFormerを提案する。 チェーンフォーマーは論理的連鎖を明示的に構成するだけでなく、推論深度を複数のホップに拡張する。 特に、逐次推論パターンをモデル化するために、特殊論理チェーンであるRelation-Attribute Chains (RA-Chains)を導入する。 ChainsFormerは、連続したコンテキスト内学習を利用することで、RA-Chainsに沿ったマルチホップ推論のステップバイステップの性質をキャプチャする。 雑音連鎖の影響を軽減するため,変数分解能空間における関係論理鎖を選択する双曲アフィニティスコアリング機構を提案する。 さらに、ChainsFormerには、注意に基づく数値推論器が組み込まれており、重要な推論経路を特定し、推論精度と透明性の両方を向上させる。 実験の結果、ChainsFormerは最先端のメソッドよりも大幅に優れ、パフォーマンスは最大20.0%向上した。 実装はhttps://github.com/zhaodazhuang2333/ChainsFormerで公開されている。

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