論文の概要: STK-Adapter: Incorporating Evolving Graph and Event Chain for Temporal Knowledge Graph Extrapolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19042v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 03:48:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.602893
• Title: STK-Adapter: Incorporating Evolving Graph and Event Chain for Temporal Knowledge Graph Extrapolation
• Title（参考訳）: STK-Adapter: 時間的知識グラフ外挿のための進化グラフとイベントチェーンを組み込む
• Authors: Shuyuan Zhao, Wei Chen, Weijie Zhang, Xinrui Hou, Junfeng Shen, Boyan Shi, Shengnan Guo, Youfang Lin, Huaiyu Wan,
• Abstract要約: 時間的知識グラフ(TKG)の外挿は、過去の事実に基づいて将来の出来事を予測することを目的としている。 最近の研究は、TKGの進化する構造的表現を大言語モデル(LLM)に組み込むことで、TKGの外挿を強化する試みを行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.564307561282906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal Knowledge Graph (TKG) extrapolation aims to predict future events based on historical facts. Recent studies have attempted to enhance TKG extrapolation by integrating TKG's evolving structural representations and textual event chains into Large Language Models (LLMs). Yet, two main challenges limit these approaches: (1) The loss of essential spatial-temporal information due to shallow alignment between TKG's graph evolving structural representation and the LLM's semantic space, and (2) the progressive dilution of the TKG's evolving structural features during LLM fine-tuning. To address these challenges, we propose the Spatial-Temporal Knowledge Adapter (STK-Adapter), which flexibly integrates the evolving graph encoder and the LLM to facilitate TKG reasoning. In STK-Adapter, a Spatial-Temporal MoE is designed to capture spatial structures and temporal patterns inherent in TKGs. An Event-Aware MoE is employed to model intricate temporal semantics dependencies within event chains. In addition, a Cross-Modality Alignment MoE is proposed to facilitate deep cross-modality alignment by TKG-guided attention experts. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that STK-Adapter significantly outperforms state-of-the-art methods and exhibits strong generalization capabilities in cross-dataset task. The code is available at https://github.com/Zhaoshuyuan0246/STK-Adapter.
• Abstract（参考訳）: 時間的知識グラフ(TKG)の外挿は、過去の事実に基づいて将来の出来事を予測することを目的としている。 近年の研究では、TKGの進化する構造表現とテキストイベントチェーンをLarge Language Models (LLMs)に統合することで、TKGの外挿を強化しようとしている。 しかし、2つの主要な課題は、(1)TKGのグラフの進化する構造表現とLLMのセマンティック空間との微調整による必須時空間情報の喪失、(2)LLMの微調整におけるTKGの進化する構造特徴の進行的希釈である。 これらの課題に対処するために、進化するグラフエンコーダとLLMを柔軟に統合し、TKG推論を容易にする空間時間知識適応器(STK-Adapter)を提案する。 STK-Adapterでは、空間時間MOEはTKGに固有の空間構造と時間パターンをキャプチャするように設計されている。 Event-Aware MoEはイベントチェーン内の複雑な時間的セマンティクスの依存関係をモデル化するために使用される。 さらに,TKG誘導型アテンションエキスパートによるクロスモダリティアライメントを促進するために,クロスモダリティアライメントMOEを提案する。 ベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、STK-Adapterは最先端の手法を大幅に上回り、クロスデータセットタスクにおいて強力な一般化能力を示すことが示された。 コードはhttps://github.com/Zhaoshuyuan0246/STK-Adapterで入手できる。

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