Core Concepts
Regeln und Graphneuronale Netze können effizient kombiniert werden, um die Leistung bei der induktiven Vervollständigung von Wissensgraphen zu verbessern.
Abstract
Der Artikel analysiert die Leistung von regelbasierten Methoden im Vergleich zu Graphneuronalen Netzen (GNNs) bei der induktiven Vervollständigung von Wissensgraphen. Regelbasierte Methoden wie AnyBURL zeigen eine deutlich schlechtere Leistung als GNN-basierte Methoden wie NBFNet. Die Autoren identifizieren zwei Hauptgründe für diese Unterlegenheit:
Regelbasierte Methoden ordnen den meisten Entitäten eine Konfidenz von 0 zu, d.h. sie versuchen nicht, unplausible Entitäten zu ranken.
Regelbasierte Methoden berücksichtigen nur die Evidenz einer einzelnen Regel, anstatt die Evidenz mehrerer Regeln zu aggregieren.
Um diese Limitationen zu adressieren, entwickeln die Autoren hybride Ansätze, die regelbasierte Methoden mit GNNs kombinieren. Dabei verwenden sie GNNs, um die Evidenz mehrerer Regeln zu aggregieren und um unplausible Entitäten zu ranken. Diese hybriden Ansätze erreichen eine Leistung, die nahe an der von NBFNet liegt, bei deutlich geringerem Rechenaufwand. Darüber hinaus zeigen die Autoren, dass eine weitere Variante, die NBFNet zur Reranking aller Entitäten verwendet, NBFNet konsistent übertrifft.
Stats
Die Entitäten, die von keiner Regel vorhergesagt werden, erhalten eine Konfidenz von 0.
Die Konfidenz einer Vorhersage basiert typischerweise nur auf einer einzelnen Regel.
Quotes
"Regelbasierte Methoden machen keinen Versuch, Entitäten, die nicht plausibel erscheinen, zu ranken."
"Für die meisten regelbasierten Methoden basiert die Konfidenz in einen Antwortkandidaten im Wesentlichen auf der Konfidenz einer einzigen Regel."