論文の概要: RECIPE-TKG: From Sparse History to Structured Reasoning for LLM-based Temporal Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17794v1
• Date: Fri, 23 May 2025 12:11:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.049198
• Title: RECIPE-TKG: From Sparse History to Structured Reasoning for LLM-based Temporal Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: RECIPE-TKG:LLMに基づく時間知識グラフ補完のためのスパース履歴から構造化推論へ
• Authors: Ömer Faruk Akgül, Feiyu Zhu, Yuxin Yang, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna,
• Abstract要約: 時間的知識グラフ(TKG)は、実体間のタイムスタンプ付き関係として動的事実を表す。 重要かつ軽量でデータ効率のよいフレームワークであるRECIPE-TKGを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.680772033409751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal Knowledge Graphs (TKGs) represent dynamic facts as timestamped relations between entities. TKG completion involves forecasting missing or future links, requiring models to reason over time-evolving structure. While LLMs show promise for this task, existing approaches often overemphasize supervised fine-tuning and struggle particularly when historical evidence is limited or missing. We introduce RECIPE-TKG, a lightweight and data-efficient framework designed to improve accuracy and generalization in settings with sparse historical context. It combines (1) rule-based multi-hop retrieval for structurally diverse history, (2) contrastive fine-tuning of lightweight adapters to encode relational semantics, and (3) test-time semantic filtering to iteratively refine generations based on embedding similarity. Experiments on four TKG benchmarks show that RECIPE-TKG outperforms previous LLM-based approaches, achieving up to 30.6\% relative improvement in Hits@10. Moreover, our proposed framework produces more semantically coherent predictions, even for the samples with limited historical context.
• Abstract（参考訳）: 時間的知識グラフ(TKG)は、実体間のタイムスタンプ付き関係として動的事実を表す。 TKG補完は、欠落または将来のリンクを予測し、時間進化構造をモデルに推論する必要がある。 LLMはこの課題を約束する一方で、既存のアプローチは、特に歴史的証拠が限定的または欠落している場合に、監督された微調整と闘争を過度に強調する。 重要かつ軽量でデータ効率のよいフレームワークであるRECIPE-TKGを導入する。 本手法は,(1)構造的に多様な歴史のためのルールベースのマルチホップ検索,(2)リレーショナルセマンティクスをエンコードする軽量アダプタのコントラスト微調整,(3)埋め込み類似性に基づく世代を反復的に洗練するためのテスト時セマンティクスフィルタリングを組み合わせる。 4つのTKGベンチマークの実験では、RECIPE-TKGは従来のLCMベースのアプローチよりも優れており、Hits@10では30.6%の相対的な改善が達成されている。 さらに,本提案フレームワークは,歴史的文脈が限定されたサンプルであっても,より意味的コヒーレントな予測を生成する。

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