基於知識圖譜對未見實體、關係和字面量的推論

Kernkonzepte

本文提出了一種名為 BYTE 的新型編碼層，旨在增強知識圖譜嵌入模型，使其能夠對訓練過程中未曾出現的實體、關係和字面量進行推論。

Zusammenfassung

本研究論文探討知識圖譜嵌入模型在處理未見實體、關係和字面量方面的局限性，並提出了一種名為 BYTE（Attentive Byte-Pair Encoding Layer）的解決方案。
研究目標

克服現有知識圖譜嵌入模型在處理未見實體和關係方面的局限性。
開發一種能夠對訓練過程中未出現的實體、關係和字面量進行推論的嵌入模型。
方法

利用 BYTE 將實體和關係分解為子詞單元序列。
使用 GPT2 等預先訓練的詞彙表將子詞單元映射到嵌入向量。
應用線性映射將打包的詞彙嵌入空間維度映射回初始嵌入維度。
將 BYTE 與多種知識圖譜嵌入模型（如 DistMult、ComplEx、QMult 和 Keci）整合，並在多個基準知識圖譜上進行評估。
主要發現

BYTE 能夠有效提升知識圖譜嵌入模型在處理句法表示具有語義意義的三元組時的連結預測效能。
在實體和關係以純數字或 URI 表示的知識圖譜上，使用 BYTE 訓練知識圖譜嵌入模型的效益會減弱。
L2 正則化和 dropout 等技術可以減輕 BYTE 預測中的過度自信問題。
主要結論

BYTE 為增強知識圖譜嵌入模型處理未見實體和關係的能力提供了一種有效方法。
未來研究方向包括探索更複雜的神經網路架構，例如在 BYTE 中應用多頭自我注意力機制和預先訓練的語言模型。
意義
本研究對於提升知識圖譜嵌入模型在真實世界動態知識圖譜上的應用具有重要意義，這些知識圖譜通常包含關於世界的異質資訊。
局限性和未來研究方向

BYTE 在處理句法表示缺乏語義意義的三元組時效果有限。
未來研究可以探討將 BYTE 與更複雜的神經網路架構（如 LLM）結合，以進一步提升其效能。

Statistiken

BYTE 在 Countries 資料集上，對於 DistMult、ComplEx、QMult 和 Keci 模型的連結預測效能有顯著提升。
在 NELL-995 h100 和 h75 資料集上，BYTE 在 32 個案例中有 28 個案例提升了連結預測效能。
在 UMLS 資料集上，隨著子詞單元嵌入維度的增加，Keci 和 Keci-BYTE 模型的效能呈現先升後降的趨勢。

Wichtige Erkenntnisse aus

Inference over Unseen Entities, Relations and Literals on Knowledge Graphs

by Caglar Demir... um arxiv.org 10-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.06742.pdf

Tiefere Fragen

如何將 BYTE 應用於其他自然語言處理任務，例如問答系統或文本摘要？

BYTE 的核心概念是利用詞片段嵌入來處理知識圖譜中未見過的實體和關係。這種方法可以延伸應用到其他需要處理開放詞彙或未見過詞彙的自然語言處理任務，例如問答系統和文本摘要。
問答系統：

處理未見過的實體： 問答系統經常需要處理問題中出現的全新實體。BYTE 可以將這些未見過的實體分解成已知的詞片段，並利用詞片段嵌入來表示它們，進而推斷出它們的語義信息，幫助系統理解問題並找到答案。
關係抽取： 問答系統需要理解問題中不同實體之間的關係。BYTE 可以用於學習詞片段嵌入，進而更好地捕捉關係詞彙的語義，即使是未見過的關係詞彙。
文本摘要：

關鍵詞/短語提取： BYTE 可以用於學習詞片段嵌入，從而更好地表示文本中的關鍵詞和短語，即使這些詞彙在訓練數據中未出現過。
句子表示： BYTE 可以用於生成更豐富的句子表示，通過捕捉詞片段級別的信息來更好地理解句子的含義，進而生成更準確的摘要。
總之，BYTE 為處理自然語言處理任務中的開放詞彙問題提供了一個新的思路。

如果知識圖譜中的實體和關係的句法表示缺乏語義資訊，BYTE 是否仍然有效？

根據文章提供的實驗結果，如果知識圖譜中的實體和關係的句法表示缺乏語義資訊，BYTE 的效果會大打折扣，甚至可能不如傳統的知識圖譜嵌入模型。
文章中提到，在 FB15k-237、WN18RR 和 YAGO3-10 等數據集上，BYTE 的表現不佳。這些數據集的特點是實體和關係的命名方式較為隨機或缺乏明確的語義信息，例如以數字或無意義的字符組合命名。
這是因為 BYTE 的核心是將詞彙分解成更小的語義單元 (詞片段)，並利用這些單元的嵌入來表示詞彙的語義。如果詞彙本身缺乏語義信息，或者分解出來的詞片段無法有效地表示詞彙的語義，那麼 BYTE 就無法發揮作用。
例如，對於實體 /m/06cv1，即使將其分解成 [/m/, /06cv1]，這些詞片段也無法提供任何有用的語義信息。
在這種情況下，可能需要考慮其他的方法來處理未見過的實體和關係，例如：

利用外部知識庫： 可以利用外部知識庫 (例如 WordNet、ConceptNet) 來豐富實體和關係的語義信息。
基於圖結構的推論： 可以利用圖神經網絡等方法，通過實體和關係在知識圖譜中的結構信息來推斷它們的語義。

如何利用知識圖譜嵌入模型的推論能力來改善其他機器學習任務，例如推薦系統或藥物發現？

知識圖譜嵌入模型的推論能力可以應用於多種機器學習任務，特別是推薦系統和藥物發現，並帶來顯著的提升。
推薦系統：

挖掘隱含的用戶偏好： 知識圖譜可以將用戶和商品聯繫起來，並通過關係和屬性來豐富它們的語義信息。嵌入模型可以從這些信息中學習到用戶的隱含偏好，例如，用戶購買了某品牌的衣服，可以推斷出用戶可能喜歡該品牌的鞋子或包包。
冷啟動問題： 對於新用戶或新商品，由於缺乏歷史數據，傳統的推薦系統難以做出準確的推薦。知識圖譜嵌入模型可以利用實體和關係的語義信息，將新用戶或新商品與已有的知識圖譜聯繫起來，從而緩解冷啟動問題。
藥物發現：

預測藥物-靶點相互作用： 知識圖譜可以整合藥物、蛋白質、疾病等生物醫學實體，以及它們之間的相互作用關係。嵌入模型可以學習到這些實體和關係的低維向量表示，並用於預測潛在的藥物-靶點相互作用，加速藥物研發過程。
發現新的藥物適應症： 知識圖譜嵌入模型可以發現藥物與疾病之間的潛在聯繫，即使這些聯繫在已有的數據中並不明顯。例如，模型可以根據藥物和疾病在知識圖譜中的相似性，預測某種藥物是否可以治療某種疾病，為藥物再利用提供新的思路。
總之，知識圖譜嵌入模型的推論能力為解決推薦系統和藥物發現等領域的關鍵問題提供了新的途徑，並有望推動這些領域的發展。