Far progredire i Knowledge Graphs con intuizioni temporali

I grafi di conoscenza sono strumenti importanti usati per organizzare e rappresentare informazioni. Sono fatti che collegano diverse entità tramite relazioni. Ad esempio, un grafo di conoscenza potrebbe mostrare che Joe Biden è il presidente degli Stati Uniti. Tuttavia, molti di questi grafi sono incompleti, il che significa che mancano alcune informazioni. Questo ci porta al compito di completamento dei grafi di conoscenza, che mira a riempire queste lacune prevedendo i fatti mancanti.

I grafi di conoscenza tradizionali si concentrano su informazioni statiche, ma le cose diventano più complicate quando consideriamo il tempo. I Grafi di conoscenza temporali catturano informazioni che cambiano nel tempo, come il fatto che Joe Biden è stato presidente da una certa data di inizio a una data di fine. Questo aggiunge un ulteriore livello di complessità al compito di prevedere collegamenti e intervalli di tempo mancanti in questi grafi.

#Grafi di Conoscenza Temporali

Un grafo di conoscenza temporale è composto da quadruple invece che da triple. Queste quadruple includono due entità, una relazione e un intervallo di tempo durante il quale la relazione è valida. Ad esempio, la quadrupla (Joe Biden, èPresidenteDi, USA, [2021,2025]) indica che Joe Biden è presidente degli Stati Uniti dal 2021 al 2025.

La sfida con i grafi di conoscenza temporali è che sono spesso incompleti, proprio come i grafi di conoscenza tradizionali. I ricercatori stanno lavorando su metodi per migliorare questi grafi inferendo informazioni mancanti. Questo compito è chiamato Completamento dei Grafi di Conoscenza Temporali (TKGC), che coinvolge sia la previsione dei collegamenti che la previsione degli intervalli di tempo.

#Previsione dei Collegamenti e Previsione degli Intervalli di Tempo

La previsione dei collegamenti cerca di inferire relazioni mancanti tra entità in un grafo di conoscenza. Ad esempio, se sappiamo che Joe Biden è il presidente degli Stati Uniti, potremmo voler prevedere chi fosse il presidente precedente. La previsione degli intervalli di tempo, d'altra parte, mira a determinare i periodi di tempo durante i quali certe relazioni sono valide.

Entrambi i compiti sono critici per il completamento dei grafi di conoscenza. Mentre i metodi tradizionali hanno affrontato con successo la previsione dei collegamenti per grafi di conoscenza statici, non si può dire lo stesso per i grafi di conoscenza temporali, dove il tempo gioca un ruolo significativo.

#La Necessità di un Nuovo Approccio

I modelli esistenti per il completamento dei grafi di conoscenza spesso rientrano in diverse categorie, come soluzioni basate su embedding e metodi basati su regole. Tuttavia, la maggior parte di questi metodi ha limitazioni quando si tratta di grafi di conoscenza temporali. Ad esempio, i modelli di embedding possono essere difficili da interpretare, mentre i sistemi basati su regole potrebbero non gestire efficacemente gli aspetti temporali.

Per affrontare queste sfide, introduciamo un nuovo metodo che combina approcci neuro-simbolici, che utilizzano sia reti neurali che ragionamento simbolico per fare previsioni nei grafi di conoscenza temporali. Questo modello aiuta a svolgere sia i compiti di previsione dei collegamenti che di previsione degli intervalli di tempo imparando regole temporali che mantengono coerenza con le relazioni basate sul tempo nei dati.

#Il Modello Proposto

Il nostro approccio è un modello Neuro-simbolico che integra il ragionamento temporale nei compiti di previsione dei collegamenti e degli intervalli di tempo. Il modello mira ad apprendere regole che catturano le relazioni tra entità considerando anche gli aspetti temporali.

#Apprendimento delle regole

Il primo passaggio del nostro modello prevede l'estrazione di regole temporali dal grafo di conoscenza temporale. Queste regole rappresentano schemi che descrivono come le entità si relazionano nel tempo. Utilizziamo l'insieme completo delle relazioni di Allen per esprimere queste regole. Le relazioni di Allen definiscono come interagiscono diversi intervalli di tempo, come prima, dopo, durante o sovrapposti.

Una volta stabilite le regole, il modello valuta il livello di fiducia delle previsioni che fa basandosi su queste regole. Questo punteggio di fiducia indica quanto è probabile che una certa previsione sia corretta, aiutando sia nella previsione dei collegamenti che in quella degli intervalli di tempo.

#Punteggio delle Risposte Candidate

Per ogni previsione, il nostro modello calcola punteggi per le possibili risposte candidate. Per le previsioni dei collegamenti, queste candidate sono entità che potrebbero colmare le relazioni mancanti. Per le previsioni degli intervalli di tempo, i candidati sono possibili orari di inizio e fine per le relazioni.

Questi punteggi vengono calcolati utilizzando le regole temporali apprese, permettendo così al modello di fare previsioni informate.

#Vantaggi del Nuovo Approccio

Uno dei principali vantaggi del nostro modello è la sua capacità di produrre risultati interpretabili dagli esseri umani. A differenza di molti modelli esistenti che funzionano come scatole nere, il nostro modello genera regole che spiegano chiaramente le sue previsioni. Questo fornisce trasparenza su come il modello arriva alle sue conclusioni.

Inoltre, il modello ha mostrato miglioramenti nelle performance su set di dati di riferimento, superando diversi approcci all’avanguardia sia nei compiti di previsione dei collegamenti che in quelli di previsione degli intervalli di tempo.

#Lavori Correlati

Il campo del completamento dei grafi di conoscenza temporali ha visto vari approcci, la maggior parte dei quali può essere categorizzata in tre tipi principali:

#Modelli di Embedding per KG Temporali

Questi modelli si concentrano sull'incorporare direttamente informazioni temporali negli embedding delle entità e delle relazioni. Tuttavia, questi approcci spesso mancano di interpretabilità e non possono adattarsi facilmente a nuovi dati.

#Modelli di Ragionamento Multi-hop Temporali

Questi modelli sfruttano le informazioni di vicinato per fare previsioni. Anche se possono considerare l'aspetto temporale, di solito comportano calcoli complessi e possono essere meno efficienti nel inferire nuove entità durante il test.

#Modelli Basati su Regole Temporali

Recenti approcci basati su regole offrono alcuni vantaggi, come l’interpretabilità. Tuttavia, molti di questi modelli sono limitati a tipi specifici di dati temporali e non affrontano efficacemente tutte le sfide della previsione degli intervalli di tempo.

#Set di Dati Usati per la Valutazione

Per valutare le performance del nostro modello proposto, lo abbiamo testato su due set di dati di grafo di conoscenza temporali ampiamente utilizzati: YAGO11k e WIKIDATA12k. Entrambi i set di dati sono ricchi di informazioni sugli intervalli di tempo associate a ciascun fatto, fornendo un robusto campo di prova per il nostro modello.

#Configurazione Sperimentale e Risultati

Abbiamo condotto vari esperimenti per confrontare il nostro modello con metodi consolidati in termini di previsione dei collegamenti e degli intervalli di tempo.

#Risultati della Previsione dei Collegamenti

I risultati delle attività di previsione dei collegamenti hanno mostrato che il nostro modello ha performato in modo competitivo sia contro modelli statici che temporali. In molte istanze, ha superato modelli esistenti, in particolare sul set di dati YAGO11k.

#Risultati della Previsione degli Intervalli di Tempo

Per la previsione degli intervalli di tempo, il nostro modello è stato il primo a concentrarsi su questo compito all'interno di un framework neuro-simbolico e ha dimostrato prestazioni superiori rispetto ai modelli di base su YAGO11k.

#Interpretabilità Umana

Una parte importante del nostro modello è la sua capacità di essere interpretabile dagli esseri umani. Le regole generate dal nostro modello forniscono ragioni chiare per ogni previsione. Ad esempio, se il modello prevede che una certa persona fosse affiliata a un partito politico durante un certo periodo, può fornire il ragionamento dietro quella conclusione, rendendo più facile per gli utenti capire i dati.

#Conclusione

In sintesi, il nostro modello neuro-simbolico proposto affronta le sfide associate al completamento dei grafi di conoscenza temporali. Integrando le regole temporali nelle previsioni di collegamenti e intervalli di tempo, il nostro modello non solo fornisce risultati robusti, ma migliora anche l'interpretabilità per gli utenti. Il lavoro futuro si concentrerà su un ulteriore miglioramento del modello, inclusa l'incorporazione di funzionalità aggiuntive e l'espansione del suo campo di applicazione.