Towards Foundation Models for Knowledge Graph Reasoning

📄 arXiv: 2310.04562v2 📥 PDF

作者: Mikhail Galkin, Xinyu Yuan, Hesham Mostafa, Jian Tang, Zhaocheng Zhu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-06 (更新: 2024-04-09)

备注: ICLR 2024

💡 一句话要点

提出ULTRA以解决知识图谱推理中的可迁移表示问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识图谱 推理 可迁移表示 ULTRA 机器学习 深度学习 归纳推理

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱推理方法面临的主要挑战是如何学习可迁移的表示，以支持不同实体和关系词汇的推理。
  2. 本文提出ULTRA，通过条件化关系交互来构建通用的图表示，从而实现对任意知识图谱的归纳推理。
  3. 在57个不同知识图谱上的实验结果表明，ULTRA在零样本推理性能上优于许多基线方法，且微调后性能进一步提升。

📝 摘要（中文）

基础模型在语言和视觉领域能够对任何文本和视觉输入进行推理，关键在于可迁移的表示。然而，知识图谱（KGs）具有不同的实体和关系词汇，通常不重叠。设计基础模型的主要挑战在于学习可迁移的表示，以便在任意图谱上进行推理。本文提出ULTRA，一种学习通用和可迁移图表示的方法。ULTRA通过条件化其交互构建关系表示，使得预训练的ULTRA模型能够对任何未见的KG进行归纳推理，并在任何图上进行微调。在57个不同KG上的链接预测实验中，单个预训练的ULTRA模型在各种规模的未见图上的零样本归纳推理性能通常与在特定图上训练的强基线相当或更好，微调进一步提升了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识图谱推理中可迁移表示的缺乏，现有方法通常只能在特定的图上进行有效推理，无法适应不同的实体和关系词汇。

核心思路：ULTRA的核心思路是通过条件化关系的交互来构建通用的图表示，这种设计使得模型能够在未见的知识图谱上进行有效的归纳推理。

技术框架：ULTRA的整体架构包括预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段，模型学习通用的图表示；在微调阶段，模型针对特定知识图谱进行优化。

关键创新：ULTRA的关键创新在于其条件化的关系表示构建方法，这与传统方法的静态表示形成鲜明对比，使得模型具备更强的泛化能力。

关键设计：在模型设计中，ULTRA采用了特定的损失函数以优化关系表示的学习，同时在网络结构上引入了交互机制，以增强模型对不同知识图谱的适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在57个不同知识图谱上的实验中，ULTRA在零样本推理性能上表现出色，通常与特定图上训练的强基线相当或更好。微调后，模型性能进一步提升，显示出其在知识图谱推理中的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、推荐系统和知识管理等。通过提供更强的知识图谱推理能力，ULTRA能够帮助企业和研究机构更有效地利用知识图谱中的信息，推动智能应用的发展。未来，随着知识图谱的不断扩展，ULTRA的可迁移性将使其在多种场景中发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

Foundation models in language and vision have the ability to run inference on any textual and visual inputs thanks to the transferable representations such as a vocabulary of tokens in language. Knowledge graphs (KGs) have different entity and relation vocabularies that generally do not overlap. The key challenge of designing foundation models on KGs is to learn such transferable representations that enable inference on any graph with arbitrary entity and relation vocabularies. In this work, we make a step towards such foundation models and present ULTRA, an approach for learning universal and transferable graph representations. ULTRA builds relational representations as a function conditioned on their interactions. Such a conditioning strategy allows a pre-trained ULTRA model to inductively generalize to any unseen KG with any relation vocabulary and to be fine-tuned on any graph. Conducting link prediction experiments on 57 different KGs, we find that the zero-shot inductive inference performance of a single pre-trained ULTRA model on unseen graphs of various sizes is often on par or better than strong baselines trained on specific graphs. Fine-tuning further boosts the performance.