論文の概要: KG-SoftMAP: Soft Knowledge-Graph Priors for Bayesian Network Structure Learning from Sparse Discrete Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10358v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 03:14:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.284162
• Title: KG-SoftMAP: Soft Knowledge-Graph Priors for Bayesian Network Structure Learning from Sparse Discrete Data
• Title（参考訳）: KG-SoftMAP:スパース離散データからベイジアンネットワーク構造学習のためのソフト知識グラフ
• Abstract要約: 我々は,KG-SoftMAPを提案する。このKG-SoftMAPは,そのような重み付き指向知識グラフ(KG)を,ソフトで信頼性の高いデータ重み付け可能なエッジとして符号化する。 制御された合成ベンチマークにおいて、KG-MAPは基底線で部分的指向構造を復元する。 実際のスパース教育データに基づいて,予測,キャリブレーション,KG整合性といった,デプロイメント対応の指標を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.922437711289137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning Bayesian network (BN) structure from sparse discrete data is hard: when each instance records only a few variables, most variable pairs lack the joint observations needed for reliable scoring, and data-only methods recover little structure. Imperfect domain knowledge, expressible as a weighted directed knowledge graph (KG), is often available. We propose KG-SoftMAP, which encodes such a KG as a soft, confidence-weighted, data-overridable edge prior and maximizes a MAP objective combining the BDeu score with a logit-form prior; the KG may be expert-curated or LLM-extracted. On controlled synthetic benchmarks, the only setting with ground-truth DAGs, KG-SoftMAP recovers partial directed structure at $ρ=0.05$ (DF1 $0.14$ to $0.29$, versus near-zero baselines) and substantially more once $ρ\geq0.2$ (DF1 $0.46$ to $0.96$), when paired with an informative but imperfect KG; recovery degrades gracefully as KG quality drops. On real sparse educational data, which has no ground-truth DAG, we evaluate deployment-facing measures only: prediction, calibration, and KG-consistency. The learned BN is best read as a diagnostic model: on SAF it trails logistic regression by $0.03$ F1_FAIL while providing KG-consistent edges, calibrated joint probabilities, and inference from arbitrary observed concept subsets; when no meaningful KG exists, discriminative logistic regression is preferable.
• Abstract（参考訳）: ばらばらな離散データからベイズネットワーク(BN)構造を学ぶことは困難であり、各インスタンスが少数の変数しか記録していない場合、ほとんどの変数ペアは信頼性の高いスコアリングに必要な共同観測を欠いている。 重み付き有向知識グラフ(KG)として表現可能な不完全なドメイン知識はしばしば利用可能である。 我々は、KGをソフトで信頼性の高いデータ重み付け可能なエッジとしてエンコードし、BDeuスコアとロジット形式を組み合わせたMAP目標を最大化するKG-SoftMAPを提案する。 制御された合成ベンチマークでは、KG-SoftMAPは、情報的だが不完全なKGと組み合わせると、部分的指向構造を$ρ=0.05$ (DF1$0.14$から$0.29$、ほぼゼロのベースライン) で回復し、実質的には$ρ\geq0.2$ (DF1$0.46$から$0.96$) で回復する。 本研究は,DAGの根幹を成さない実環境データに基づいて,予測,校正,KG整合性といった展開対応の指標を評価する。 学習されたBNは診断モデルとして最もよく読まれている: SAFでは、KGに一貫性のあるエッジ、校正された関節確率、任意の観測された概念サブセットからの推論を提供しながら、ロジスティック回帰を0.03$ F1_FAILで追跡する。

関連論文リスト

• Selecting Samples on Graphs: A Unified Dataset Pruning Framework for Lossless Training Acceleration [71.77541419885925]
  グラフベースの統合DPフレームワークを提案する。 データセットを重み付きグラフとしてモデル化することにより、DPは最大重み付き傾き問題(MWCP)としてキャストできる。 ResNet-50でImageNet-1kの精度を犠牲にすることなく、トレーニング時間を40%以上短縮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-11T05:13:32Z)
• Reinforcement Learning from Multi-Source Imperfect Preferences: Best-of-Both-Regimes Regret [71.69884486156359]
  我々は, 累積的不完全化予算を用いて, エンフルティソースの不完全性選好からエピソードRLを考察した。 我々は,最良な登録行動を示す,後悔$tildeO(sqrtK/M+)$の統一アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-20T19:34:53Z)
• Larger Datasets Can Be Repeated More: A Theoretical Analysis of Multi-Epoch Scaling in Linear Regression [18.692159157168803]
  本稿では,線形回帰学習における一般的な回避策,エポックトレーニング,リマプショントレーニングの理論的解析について述べる。 我々は、データセットが成長しなければならない乗算因子として定義するデータのテキスト有効再利用率である$E(K, N)$を用いてこれを定量化する。 以上の結果から,K$が$E(K, N)の近似値である最大$K$は,データサイズと分布に依存することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-17T14:34:03Z)
• Can Knowledge-Graph-based Retrieval Augmented Generation Really Retrieve What You Need? [57.28763506780752]
  GraphFlowは、テキストリッチなKGから現実世界のクエリに必要な正確で多様な知識を効率的に取得するフレームワークである。 GPT-4oを含む強力なKG-RAGベースラインを10%上回り、ヒット率とリコール率で上回る。 また、KGを見えないものに強く一般化し、その有効性と堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-18T17:06:49Z)
• Efficient and Transferable Agentic Knowledge Graph RAG via Reinforcement Learning [18.9814789695716]
  知識グラフ検索強化世代(KG-RAG)は、大きな言語モデル(LLM)と構造化された検証可能な知識グラフ(KG)を結合して幻覚を減らし、推論トレースを公開する。 我々は、強化学習(RL)によるエージェントKG検索増強世代(KG-RAG)フレームワークであるKG-R1を紹介する。 KG-R1は、KGと相互作用する単一のエージェントを環境として利用し、各ステップで学習し、取得した情報をその推論と生成に組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T15:14:24Z)
• MuCo-KGC: Multi-Context-Aware Knowledge Graph Completion [0.0]
  Multi-Context-Aware Knowledge Graph Completion (MuCo-KGC) は、グラフ内のリンクされたエンティティや関係からのコンテキスト情報を利用して、テールエンティティを予測する新しいモデルである。 MuCo-KGCは、エンティティ記述と負の三重項サンプリングの必要性を排除し、性能を高めながら計算の複雑さを著しく低減する。 FB15k-237、WN18RR、CoDEx-S、CoDEx-Mなどの標準データセットに関する実験は、MuCo-KGCが3つのデータセット上で最先端の手法より優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T01:18:11Z)
• APEX$^2$: Adaptive and Extreme Summarization for Personalized Knowledge Graphs [47.289074913035314]
  本稿では,高スケーラブルなPKG要約フレームワークであるAPEX$2$を提案する。 我々は、最大で1200万トリプルのベンチマークKGに対して、進化するクエリ設定の下でAPEX$2$を評価した。 実験の結果,APEXは問合せ精度と効率の両面で最先端のベースラインを上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T07:02:06Z)
• Learning Rules from KGs Guided by Language Models [48.858741745144044]
  ルール学習手法は、潜在的に欠落する事実を予測するために適用することができる。 規則のランク付けは、高度に不完全あるいは偏りのあるKGよりも特に難しい。 近年のLanguage Models (LM) の台頭により、いくつかの研究が、LMがKG補完の代替手段として利用できると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T09:27:36Z)
• Enabling tabular deep learning when $d \gg n$ with an auxiliary knowledge graph [72.66802909056192]
  我々は,$d gg n$データセット上で高い性能を達成するためにPLATOを提案する。 PLATOは、補助KGの類似ノードに対応する2つの入力特徴がKGの第1層に類似した重みベクトルを持つべきであるという帰納バイアスに基づいている。 6$d gg n$データセットで、PLATOは13の最先端ベースラインを最大10.19%上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T20:27:17Z)
• Contrastive Knowledge Graph Error Detection [11.637359888052014]
  提案する新しいフレームワーク - ContrAstive Knowledge Graph Error Detection (CAGED) を提案する。 CAGEDは、KG学習に対照的な学習を導入し、KGモデリングの新しい方法を提供する。 KGエラー検出における最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T05:01:19Z)
• Training \eta-VAE by Aggregating a Learned Gaussian Posterior with a Decoupled Decoder [0.553073476964056]
  VAEトレーニングの現在の実践は、しばしば、再構成の忠実さと、潜伏空間の連続性$/$$分散の間のトレードオフをもたらす。 本稿では,2つの損失の対角的機構の直観と注意深い解析を行い,VAEを訓練するための簡易で効果的な2段階法を提案する。 本手法は, 3次元頭蓋骨再建と形状完成を目的とした医療データセットを用いて評価し, 提案手法を用いてトレーニングしたVAEの有望な生成能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T13:49:57Z)
• Explainable Sparse Knowledge Graph Completion via High-order Graph Reasoning Network [111.67744771462873]
  本稿では,スパース知識グラフ(KG)のための新しい説明可能なモデルを提案する。 高次推論をグラフ畳み込みネットワーク、すなわちHoGRNに結合する。 情報不足を緩和する一般化能力を向上させるだけでなく、解釈可能性も向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T10:16:56Z)
• BertNet: Harvesting Knowledge Graphs with Arbitrary Relations from Pretrained Language Models [65.51390418485207]
  本稿では,事前学習したLMから任意の関係を持つ大規模KGを抽出する手法を提案する。 関係定義の最小限の入力により、アプローチは膨大な実体対空間を効率的に探索し、多様な正確な知識を抽出する。 我々は、異なるLMから400以上の新しい関係を持つKGを収穫するためのアプローチを展開している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T19:46:29Z)
• MEKER: Memory Efficient Knowledge Embedding Representation for Link Prediction and Question Answering [65.62309538202771]
  知識グラフ(KG)は、事実を象徴的に構造化した記憶装置である。 KG埋め込みには、実世界の暗黙的な情報を必要とするNLPタスクで使用される簡潔なデータが含まれている。 リンク予測タスクとKGに基づく質問応答においてSOTAに比較可能な性能をもたらすメモリ効率のよいKG埋め込みモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T10:47:03Z)
• Towards Deep Learning Models Resistant to Large Perturbations [0.0]
  敵対的堅牢性は、機械学習アルゴリズムの必須特性であることが証明されている。 とよばれるアルゴリズムは、大きくても合理的で摂動のマグニチュードが与えられたディープニューラルネットワークのトレーニングに失敗することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T12:03:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。