Counterfactual Reasoning with Knowledge Graph Embeddings

要約

ナレッジ グラフ エンベディング (KGE) は、もともと、不完全なナレッジ リポジトリ内の真実であるが欠落している事実を推論するために開発されました。
この論文では、新しいタスク CFKGR を介してナレッジ グラフの完成と反事実推論をリンクします。
元の世界状態をナレッジ グラフとしてモデル化し、仮説シナリオをグラフに追加されたエッジとしてモデル化し、グラフへのもっともらしい変更を論理ルールからの推論としてモデル化します。
私たちは対応するベンチマーク データセットを作成します。これには、元のナレッジ グラフに対するもっともらしい変更と保持すべき事実を含む多様な仮説シナリオが含まれます。
私たちは、仮説的な前提を与えて既存のナレッジ グラフの埋め込みを適応させるための一般的な方法である COULDD を開発し、ベンチマークで評価します。
私たちの結果は、KGE が明示的なトレーニングなしでグラフ内のパターンを学習することを示しています。
さらに、COULDD を適用した KGE は、これらのパターンに従うグラフに対するもっともらしい反事実の変更を確実に検出することも観察しました。
人間が注釈を付けたデータを評価すると、COULDD を適用した KGE は、学習された推論ルールに従わないグラフの変更をほとんど認識できないことが明らかになりました。
対照的に、ChatGPT は、グラフに対するもっともらしい変更の検出において KGE よりも優れていますが、知識の保持力は劣ります。
要約すると、CFKGR は、KG の完了と反事実推論という、これまで別々だった 2 つの領域を結び付けます。

要約(オリジナル)

Knowledge graph embeddings (KGEs) were originally developed to infer true but missing facts in incomplete knowledge repositories. In this paper, we link knowledge graph completion and counterfactual reasoning via our new task CFKGR. We model the original world state as a knowledge graph, hypothetical scenarios as edges added to the graph, and plausible changes to the graph as inferences from logical rules. We create corresponding benchmark datasets, which contain diverse hypothetical scenarios with plausible changes to the original knowledge graph and facts that should be retained. We develop COULDD, a general method for adapting existing knowledge graph embeddings given a hypothetical premise, and evaluate it on our benchmark. Our results indicate that KGEs learn patterns in the graph without explicit training. We further observe that KGEs adapted with COULDD solidly detect plausible counterfactual changes to the graph that follow these patterns. An evaluation on human-annotated data reveals that KGEs adapted with COULDD are mostly unable to recognize changes to the graph that do not follow learned inference rules. In contrast, ChatGPT mostly outperforms KGEs in detecting plausible changes to the graph but has poor knowledge retention. In summary, CFKGR connects two previously distinct areas, namely KG completion and counterfactual reasoning.

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