DELE：用於知識庫補全的演繹性 EL++ 嵌入

Q: 如何將 DELE 方法擴展到處理更複雜和更大規模的知識庫？

DELE 方法目前專注於處理 EL++ 描述邏輯的知識庫。要將其擴展到更複雜和更大規模的知識庫，可以考慮以下幾個方向： 1. 支持更具表現力的描述邏輯： EL++ 是個輕量級描述邏輯，缺乏對否定、析取和全稱量詞等構造的支持。可以研究如何將 DELE 的幾何模型構造方法推廣到更具表現力的描述邏輯，例如 OWL 2 的其他配置檔或更強大的邏輯，如 SROIQ。 這可能需要設計新的幾何對象或約束來表示這些額外的邏輯構造，並相應地調整損失函數和訓練過程。 2. 處理大規模知識庫： DELE 的訓練過程涉及計算知識庫的演繹閉包，這對於大型知識庫來說在計算上可能非常昂貴。可以探索使用近似演繹閉包計算方法或開發更有效的演繹推理算法。 此外，可以研究使用分佈式計算框架來訓練 DELE 模型，以便在多個計算節點上並行處理大型知識庫。 3. 整合其他信息源： 除了知識庫中的邏輯公理外，還可以利用其他信息源來增強 DELE 的性能，例如文本描述、實體類型和關係路徑。 可以研究如何將這些額外信息整合到 DELE 的嵌入空間中，例如通過聯合嵌入或圖神經網絡等技術。

Q: 是否存在其他負採樣技術可以進一步提高 DELE 的效能？

除了基於演繹閉包的負採樣技術外，還可以考慮以下技術來進一步提高 DELE 的性能： 1. 基於模型的負採樣： 可以根據當前 DELE 模型預測的置信度來選擇負樣本。例如，可以選擇模型預測為假但置信度較低的公理作為負樣本，以便模型可以從這些更具挑戰性的例子中學習。 2. 對抗性負採樣： 可以使用生成對抗網絡 (GAN) 來生成更難以區分的負樣本。GAN 可以學習知識庫的數據分佈，並生成與真實公理相似的負樣本，從而提高模型的魯棒性和泛化能力。 3. 基於語義的負採樣： 可以利用知識庫中的語義信息來選擇更合理的負樣本。例如，可以選擇與正樣本在語義上相似但邏輯上不一致的公理作為負樣本。

Q: 將 DELE 與其他知識庫補全方法（例如基於規則的方法或基於嵌入的方法）相結合的前景如何？

將 DELE 與其他知識庫補全方法相結合具有很大的前景，可以充分利用不同方法的優勢來提高知識庫補全的性能。 1. 與基於規則的方法結合： 基於規則的方法可以利用專家知識或邏輯推理來推斷新的知識，而 DELE 可以從數據中學習隱含的模式和關係。 可以將 DELE 預測的結果作為基於規則的方法的輸入，或者使用 DELE 來學習新的規則以擴展基於規則的系統。 2. 與其他基於嵌入的方法結合： 不同的基於嵌入的方法可能側重於捕捉知識庫的不同方面，例如結構信息、語義相似性和邏輯約束。 可以將 DELE 與其他基於嵌入的方法（如 TransE、RESCAL 和 ComplEx）相結合，例如通過集成多個模型的預測結果或聯合訓練不同模型以學習更全面的知識表示。 總之，DELE 是一種很有前景的知識庫補全方法，可以通過結合其他技術和方法進一步提高其性能和適用性。

核心概念

本文提出了一種新的知識庫補全方法 DELE，它利用演繹推理和改進的負採樣技術來增強 EL++  本體嵌入的效能。

摘要

客製化摘要

使用 AI 重寫

產生引用格式

翻譯原文

翻譯成其他語言

產生心智圖

從原文內容

前往原文

arxiv.org

文獻資訊: Mashkova, O., Zhapa-Camacho, F., & Hoehndorf, R. (2024). DELE: Deductive EL++ Embeddings for Knowledge Base Completion. Neurosymbolic Artificial Intelligence, 0(0), 1–15.
研究目標: 本研究旨在解決現有 EL++ 本體嵌入方法的局限性，這些方法無法區分不可證和可證偽的陳述，並且沒有充分利用本體的演繹閉包。
方法: 作者提出了一種名為 DELE 的新方法，該方法結合了以下改進：

**納入所有正規形式的負樣本的損失函數：**這確保模型在訓練期間考慮到所有類型的負樣本，從而提高準確性。
**用於計算 EL++ 理論演繹閉包的快速近似算法：**這允許在訓練期間進行更有效的負採樣，從而產生更精確的嵌入。
**考慮演繹閉包的知識庫補全評估方法：**這確保評估過程考慮到隱含的知識，從而提供更真實的效能衡量標準。
主要發現: 實驗結果表明，與現有的 EL++ 本體嵌入方法相比，DELE 在知識庫補全任務（特別是蛋白質-蛋白質交互作用預測和蛋白質功能預測）方面取得了顯著的改進。
主要結論:  DELE 通過利用演繹推理和改進的負採樣技術，為 EL++ 本體嵌入提供了一種更精確和有效的知識庫補全方法。
意義:  本研究通過解決現有方法的局限性，為知識庫補全領域做出了貢獻。所提出的方法有可能改進各種下游應用，例如藥物發現和疾病診斷。
局限性和未來研究:  未來的研究方向包括探索更複雜的描述邏輯語言的嵌入方法，以及將 DELE 應用於其他知識庫補全任務。

統計資料

ELEmbeddings、ELBE 和 Box2EL 模型在 PPI 酵母網絡數據集上進行了測試，該數據集包含從 STRING 數據庫版本 11.5 和 2021 年 10 月 20 日發布的 GO 版本中提取的蛋白質-蛋白質交互作用和蛋白質功能註釋。
Food Ontology 數據集用於評估子類預測任務，訓練數據集僅限於 EL 片段，並使用 jcel 推理器進行正規化。
所有模型都使用 PyTorch 訓練了 2,000 個 epoch（對於 STRING 和 GO 數據集）或 800 個 epoch（對於 Food Ontology 數據集），批量大小為 32,768。
使用 Adam 優化器和 ReduceLROnPlateau 調度器進行優化，並採用提前停止策略。

從以下內容提煉的關鍵洞見

DELE: Deductive $\mathcal{EL}^{++} \thinspace $ Embeddings for Knowledge Base Completion

by Olga Mashkov... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01574.pdf

$DELE: Deductive $\mathcal{EL}^{++} \thinspace $ Embeddings for Knowledge Base Completion$

深入探究

如何將 DELE 方法擴展到處理更複雜和更大規模的知識庫？

DELE 方法目前專注於處理 EL++ 描述邏輯的知識庫。要將其擴展到更複雜和更大規模的知識庫，可以考慮以下幾個方向：
1. 支持更具表現力的描述邏輯：

EL++ 是個輕量級描述邏輯，缺乏對否定、析取和全稱量詞等構造的支持。可以研究如何將 DELE 的幾何模型構造方法推廣到更具表現力的描述邏輯，例如 OWL 2 的其他配置檔或更強大的邏輯，如 SROIQ。
這可能需要設計新的幾何對象或約束來表示這些額外的邏輯構造，並相應地調整損失函數和訓練過程。
2. 處理大規模知識庫：

DELE 的訓練過程涉及計算知識庫的演繹閉包，這對於大型知識庫來說在計算上可能非常昂貴。可以探索使用近似演繹閉包計算方法或開發更有效的演繹推理算法。
此外，可以研究使用分佈式計算框架來訓練 DELE 模型，以便在多個計算節點上並行處理大型知識庫。
3. 整合其他信息源：

除了知識庫中的邏輯公理外，還可以利用其他信息源來增強 DELE 的性能，例如文本描述、實體類型和關係路徑。
可以研究如何將這些額外信息整合到 DELE 的嵌入空間中，例如通過聯合嵌入或圖神經網絡等技術。

是否存在其他負採樣技術可以進一步提高 DELE 的效能？

除了基於演繹閉包的負採樣技術外，還可以考慮以下技術來進一步提高 DELE 的性能：
1. 基於模型的負採樣：

可以根據當前 DELE 模型預測的置信度來選擇負樣本。例如，可以選擇模型預測為假但置信度較低的公理作為負樣本，以便模型可以從這些更具挑戰性的例子中學習。
2. 對抗性負採樣：

可以使用生成對抗網絡 (GAN) 來生成更難以區分的負樣本。GAN 可以學習知識庫的數據分佈，並生成與真實公理相似的負樣本，從而提高模型的魯棒性和泛化能力。
3. 基於語義的負採樣：

可以利用知識庫中的語義信息來選擇更合理的負樣本。例如，可以選擇與正樣本在語義上相似但邏輯上不一致的公理作為負樣本。

將 DELE 與其他知識庫補全方法（例如基於規則的方法或基於嵌入的方法）相結合的前景如何？

將 DELE 與其他知識庫補全方法相結合具有很大的前景，可以充分利用不同方法的優勢來提高知識庫補全的性能。
1. 與基於規則的方法結合：

基於規則的方法可以利用專家知識或邏輯推理來推斷新的知識，而 DELE 可以從數據中學習隱含的模式和關係。
可以將 DELE 預測的結果作為基於規則的方法的輸入，或者使用 DELE 來學習新的規則以擴展基於規則的系統。
2. 與其他基於嵌入的方法結合：

不同的基於嵌入的方法可能側重於捕捉知識庫的不同方面，例如結構信息、語義相似性和邏輯約束。
可以將 DELE 與其他基於嵌入的方法（如 TransE、RESCAL 和 ComplEx）相結合，例如通過集成多個模型的預測結果或聯合訓練不同模型以學習更全面的知識表示。
總之，DELE 是一種很有前景的知識庫補全方法，可以通過結合其他技術和方法進一步提高其性能和適用性。