귀납적 지식 그래프 완성을 위한 누적 경로 수준 의미 추론

Cumulative Path-Level Semantic Reasoning for Inductive Knowledge Graph Completion

기존의 지식 그래프 완성(KGC) 방법들은 기존 정보를 활용하여 불완전한 지식 그래프(KG)의 누락된 정보를 추론하는 것을 목표로 하지만, 신규 개체(emerging entities)가 등장하는 시나리오에서는 효과적으로 작동하는 데 어려움이 있다. 귀납적(Inductive) KGC 방법은 KG 내의 신규 개체와 관계를 처리할 수 있어 더 뛰어난 동적 적응성을 제공한다. 기존의 귀납적 KGC 방법들이 어느 정도 성공을 거두었지만, 추론 과정에서 노이즈가 있는 구조적 정보에 취약하거나 추론 경로상의 장거리 의존성(long-range dependencies)을 포착하기 어렵다는 등의 문제에 직면해 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 귀납적 KGC 성능을 향상시키고자 KG의 구조적 정보와 의미적 정보를 동시에 포착하는 '귀납적 지식 그래프 완성을 위한 누적 경로 수준 의미 추론(CPSR)' 프레임워크를 제안한다. 구체적으로, 제안하는 CPSR은 쿼리 의존적 마스킹 모듈을 채택하여 타겟과 밀접하게 관련된 중요한 정보는 유지하면서 노이즈가 있는 구조적 정보를 적응적으로 마스킹한다. 또한, CPSR은 KG 내 추론 경로에 있는 노드들의 개별 기여도와 집합적 영향을 모두 평가하는 전역 의미 점수 모듈(global semantic scoring module)을 도입한다. 실험 결과는 CPSR이 최고 수준(state-of-the-art)의 성능을 달성함을 보여준다.

Conventional Knowledge Graph Completion (KGC) methods aim to infer missing information in incomplete Knowledge Graphs (KGs) by leveraging existing information, which struggle to perform effectively in scenarios involving emerging entities. Inductive KGC methods can handle the emerging entities and relations in KGs, offering greater dynamic adaptability. While existing inductive KGC methods have achieved some success, they also face challenges, such as susceptibility to noisy structural information during reasoning and difficulty in capturing long-range dependencies in reasoning paths. To address these challenges, this paper proposes the Cumulative Path-Level Semantic Reasoning for inductive knowledge graph completion (CPSR) framework, which simultaneously captures both the structural and semantic information of KGs to enhance the inductive KGC task. Specifically, the proposed CPSR employs a query-dependent masking module to adaptively mask noisy structural information while retaining important information closely related to the targets. Additionally, CPSR introduces a global semantic scoring module that evaluates both the individual contributions and the collective impact of nodes along the reasoning path within KGs. The experimental results demonstrate that CPSR achieves state-of-the-art performance.