Pre-trained Language Model with Prompts for Temporal Knowledge Graph Completion

Conceitos essenciais

Proposing a novel TKGC model, PPT, that leverages pre-trained language models with prompts to effectively incorporate temporal information from knowledge graphs.

Resumo

新しいTKGCモデル、PPTを提案。プリトレーニングされた言語モデルとプロンプトを活用して、知識グラフから時間情報を効果的に取り込む。

Estatísticas

ICEWS05-15: 368868 training instances, 46302 validation instances, 46159 test instances.
ICEWS14: 74845 training instances, 8514 validation instances, 7371 test instances.
ICEWS18: 373018 training instances, 45995 validation instances, 49545 test instances.

Citações

"Most existing methods focus on learning representations based on graph neural networks while inaccurately extracting information from timestamps and insufficiently utilizing the implied information in relations."
"Our model can effectively incorporate information from temporal knowledge graphs into the language models."

Principais Insights Extraídos De

Pre-trained Language Model with Prompts for Temporal Knowledge Graph Completion

by Wenjie Xu,Be... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.07912.pdf

Perguntas Mais Profundas

How can the manual construction of prompts in temporal knowledge graphs be automated for efficiency

時間的知識グラフでのプロンプトの手動構築を効率化するためには、自動化された方法が採用されることが重要です。例えば、テキストマイニングや自然言語処理技術を活用して、時系列データから適切なプロンプトを抽出するアルゴリズムやツールを開発することが考えられます。これにより、大規模なデータセットでも迅速かつ正確にプロンプトを生成し、人手作業に比べて効率的な取り組みが可能となります。

What are the potential drawbacks of using a random sampling method in the model

モデル内でランダムサンプリング方法を使用する際の潜在的な欠点はいくつかあります。まず第一に、高品質な訓練サンプル数が少ない場合やサンプリングノイズが高い場合に問題が生じる可能性があります。また、ランダムサンプリングでは特定のパターンや傾向を捉えることが難しく、学習効果に影響を与える可能性もあります。そのため、より効果的なサンプリング方法の検討や改善が必要です。

How can GNNs and pre-trained language models be effectively combined in temporal knowledge graph representation learning

GNN（Graph Neural Networks）と事前学習済み言語モデルを時間的知識グラフ表現学習で効果的に組み合わせるためには以下のようなアプローチが考えられます。

GNN と PLM をスタックして利用し、「GNN-PLM ハイブリッド」アーキテクチャーを構築することで静的情報および時系列情報両方から意味豊かな表現力を引き出す。
GNN で得られたグラフ埋め込み表現（node embeddings）およびエッジ埋め込み表現（edge embeddings）から始まって PLM の文脈埋め込み表現（contextual embeddings）へ変換し，さらにそれら全体から最終予測値または補完値等へ変換する「GNN to PLM」パイピング戦略
時間依存関係および推移関係等複雑性ある情報伝播メカニズムも含んだ新しい双方向・多層度深層学習ネットワーク設計
これらのアプローチは静的知識グラフだけでは不足していた時系列情報・推移関係等論理演算子レベル上位特徴量抽出能力強化及び粗密度相互連結型記号操作能力増進目指すものです。