Fortschritte bei Techniken zur Vervollständigung von Wissensgraphen

Wissensgraphen (KGs) sind Sammlungen von Informationen, die bei verschiedenen Aufgaben wie Suchmaschinen, Empfehlungen und mehr helfen. Manchmal fehlen in diesen KGs bestimmte Informationen, speziell in Form von (Entität, Relation, Entität) Tripeln. Das Ziel der Wissensgraph-Vervollständigung ist es, diese Lücken zu füllen.

#Was ist Wissensgraph-Vervollständigung?

Die Vervollständigung von Wissensgraphen zielt darauf ab, Entitäten und deren Beziehungen zu identifizieren, die im Graphen nicht vorhanden sind, aber vorhanden sein sollten. Zum Beispiel, wenn wir wissen, dass "Alice eine Freundin von Bob ist", der Graph aber diese Beziehung nicht zeigt, versuchen Vervollständigungsmethoden, diese Beziehung vorherzusagen.

#Induktives vs. Transdukatives Lernen

Es gibt zwei Hauptansätze für dieses Problem: transduktionales und induktionales Lernen. Beim transduktionalen Lernen wird das Modell auf einer spezifischen Menge von Entitäten trainiert und ist nicht dafür ausgelegt, Vorhersagen über neue Entitäten zu treffen. Im Gegensatz dazu beinhaltet induktionales Lernen das Trainieren auf einem Graphen und das Testen auf einem anderen, unterschiedlichen Graphen. Das ist nützlich für reale Anwendungen, wo oft neue Entitäten auftauchen.

#Warum Regelbasierte Methoden verwenden?

Regelbasierte Methoden sind eine Möglichkeit, KGs zu vervollständigen. Sie funktionieren, indem sie Muster in bestehenden Tripeln finden. Wenn ein KG zum Beispiel zeigt, dass "Katzen Tiere sind" und "Siamkatze ein Typ von Katze ist", könnte eine regelbasierte Methode ableiten, dass "Siamkatze ein Tier ist."

#Einschränkungen regelbasierter Methoden

Trotz ihres Potenzials hinken regelbasierte Methoden oft hinter fortgeschritteneren Modellen wie Graph Neural Networks (GNNs) hinterher. GNNs sind populär geworden, weil sie aus der Struktur des gesamten Graphen lernen können, was stärkere Vorhersagen ermöglicht.

#Wichtige Schwächen regelbasierter Methoden

1. Ignorieren von unplausiblen Entitäten: Regelbasierte Methoden könnten Entitäten nicht bewerten, die auf den ersten Blick unplausibel erscheinen, was zu verpassten Vorhersagen führen kann.

2. Mangel an umfassenden Beweisen: Diese Methoden betrachten oft nur die kritischsten Pfade im Graphen und ignorieren andere potenzielle Beziehungen, die relevant sein könnten.

#Erforschung von GNNs für die Wissensgraph-Vervollständigung

GNNs sind ein neuerer Ansatz, der die Graphstruktur nutzt, um Vorhersagen zu treffen. In diesem Modell wird jede Entität als Punkt in einem Raum dargestellt, und die Beziehungen zwischen ihnen schaffen Pfade durch diesen Raum.

#Wie GNNs funktionieren

GNNs funktionieren, indem sie beobachten, wie Entitäten miteinander verbunden sind. Sie können mehreren Pfaden folgen und Informationen aus all diesen Pfaden kombinieren, um zu bestimmen, ob eine bestimmte Beziehung gültig ist. Das macht GNNs flexibel und leistungsstark, da sie sich viel einfacher an neue Entitäten anpassen können als traditionelle regelbasierte Systeme.

#Hybride Strategien: Kombination von regelbasierten und GNN-Methoden

Um die Einschränkungen regelbasierter Methoden zu überwinden, schlagen Forscher vor, sie mit GNNs zu kombinieren. Diese hybride Strategie zielt darauf ab, die Interpretierbarkeit von Regeln zu nutzen und gleichzeitig von der Stärke der GNNs zu profitieren.

#Neusortierung mit GNNs

Eine praktische Möglichkeit, regelbasierte Methoden zu verbessern, besteht darin, die Entitäten basierend auf den Vorhersagen von GNNs neu zu sortieren. Auf diese Weise können wir die anfänglichen Rankings anpassen, die von AnyBURL, einer bekannten regelbasierten Methode, erzeugt wurden.

#Bewertung der Methoden zur Wissensgraph-Vervollständigung

Um zu messen, wie gut diese Methoden funktionieren, werden mehrere Metriken verwendet:

• Hits@K: Diese Metrik überprüft, ob die richtige Antwort unter den Top-K-Vorhersagen ist.
• Mean Reciprocal Rank (MRR): Dies berechnet den durchschnittlichen Rang der richtigen Antworten über mehrere Abfragen hinweg.

Diese Metriken helfen dabei, zu beurteilen, wie effektiv verschiedene Methoden fehlende Beziehungen vorhersagen können.

#Experimenteller Aufbau

In Experimenten, die dazu dienen, diese Methoden zu testen, werden Datensätze erstellt, indem zufällig Entitäten aus bekannten Wissensgraphen ausgewählt werden. Anschliessend werden Training- und Testteile erstellt, um die Leistung der verschiedenen Ansätze zu bewerten.

#Verwendete Datensätze

Die gängigen Datensätze, die in der Bewertung verwendet werden, umfassen:

• FB15k-237: Ein grosser Datensatz mit verschiedenen Entitäten und Relationen.
• WN18RR: Ein Datensatz, der sich auf Wortbeziehungen konzentriert, nützlich für semantische Aufgaben.
• NELL-995: Ein aus Text abgebauter Datensatz, der oft rauschige Informationen enthält.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

#Vergleich der Methoden

Beim Vergleich von regelbasierten Methoden mit GNNs schneiden GNNs insgesamt tendenziell besser ab. Die klaren Vorteile der GNNs zeigen sich insbesondere, wenn eine grössere Menge an Trainingsdaten zur Verfügung steht. Das liegt oft daran, dass GNNs in der Lage sind, komplexere Muster durch ihre Netzwerkstrukturen zu lernen.

#Die Auswirkungen der Neusortierung

Die Neusortierung von Entitäten, insbesondere von denen mit null Vertrauen in regelbasierte Methoden, hat deutliche Verbesserungen in der Leistung gezeigt. Dieser Schritt ermöglicht eine bessere Identifizierung plausibler Beziehungen.

#Fazit

Zusammenfassend ist die Wissensgraph-Vervollständigung eine wichtige Aufgabe, die dazu beiträgt, KGs robuster und nützlicher zu machen. Der Gegensatz zwischen regelbasierten Methoden und GNNs hebt die Evolution der Techniken hervor, die darauf abzielen, Lücken im Wissen zu füllen. Durch die Kombination von Regeln mit neuronalen Ansätzen können Forscher ein Gleichgewicht zwischen Interpretierbarkeit und Vorhersagegenauigkeit erreichen. Wenn die Technologie voranschreitet, werden diese Methoden unseren Umgang mit Informationen in KGs sicherlich verbessern.