TRIX: A More Expressive Model for Zero-shot Domain Transfer in Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2502.19512v1 📥 PDF

作者: Yucheng Zhang, Beatrice Bevilacqua, Mikhail Galkin, Bruno Ribeiro

分类: cs.LG

发布日期: 2025-02-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

TRIX：一种更具表达力的知识图谱零样本领域迁移模型

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

关键词: 知识图谱 零样本学习 领域迁移 知识图谱补全 归纳学习

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱模型在零样本领域迁移方面存在表达能力不足的问题，限制了其在开放环境下的应用。
  2. TRIX模型通过更具表达力的三元组嵌入，并直接处理实体和关系预测任务，提升了零样本迁移能力。
  3. 实验表明，TRIX在零样本实体和关系预测任务上超越了现有最佳模型，并在域外预测中胜过大型语言模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种更具表达力和能力的完全归纳知识图谱模型TRIX，用于在新的未见领域中执行零样本知识图谱补全（KGC）。TRIX不仅产生比现有最先进方法更具表达力的三元组嵌入（头实体、关系、尾实体），还引入了一种新能力：直接处理归纳设置中的实体和关系预测任务。实验结果表明，TRIX在新的领域中的零样本实体和关系预测方面优于最先进的完全归纳模型，并且在域外预测方面优于大型上下文LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决完全归纳设置下，知识图谱模型在零样本领域迁移中表达能力不足的问题。现有的完全归纳模型难以在新领域中准确预测实体和关系，限制了其在开放知识图谱补全中的应用。

核心思路：TRIX的核心思路是设计一种更具表达力的三元组嵌入方式，从而更好地捕捉实体、关系以及它们之间的复杂交互。此外，TRIX还直接支持实体和关系预测任务，避免了传统方法中需要分别训练不同模型的局限性。

技术框架：TRIX模型的整体框架未知，但可以推断其包含以下主要模块：1) 实体和关系的嵌入模块，负责将实体和关系映射到低维向量空间；2) 三元组表示模块，负责将头实体、关系和尾实体的嵌入进行组合，生成三元组的表示；3) 预测模块，负责基于三元组表示预测缺失的实体或关系。

关键创新：TRIX的关键创新在于其更具表达力的三元组嵌入方式，以及直接处理实体和关系预测任务的能力。这种设计使得TRIX能够更好地泛化到新的领域，并在零样本设置下取得更好的性能。与现有方法的本质区别在于，TRIX不仅提升了表达能力，还简化了模型训练流程。

关键设计：论文中没有详细描述TRIX的具体技术细节，例如具体的嵌入方式、三元组表示方法、预测模块的结构以及损失函数等。这些细节需要在阅读论文原文或代码后才能确定。但是，可以推测TRIX可能使用了注意力机制、图神经网络等技术来增强模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，TRIX在零样本实体和关系预测任务上显著优于现有最先进的完全归纳模型。此外，TRIX在域外预测任务中也超越了大型上下文语言模型，证明了其强大的泛化能力。具体的性能数据和提升幅度需要在阅读论文原文后才能确定。

🎯 应用场景

TRIX模型可应用于开放域知识图谱的构建与补全，例如智能问答、推荐系统、信息检索等领域。通过零样本领域迁移能力，TRIX能够快速适应新的领域知识，降低知识图谱构建的成本，并提升相关应用的性能。未来，TRIX有望成为知识图谱领域的基础模型，为各种下游任务提供支持。

📄 摘要（原文）

Fully inductive knowledge graph models can be trained on multiple domains and subsequently perform zero-shot knowledge graph completion (KGC) in new unseen domains. This is an important capability towards the goal of having foundation models for knowledge graphs. In this work, we introduce a more expressive and capable fully inductive model, dubbed TRIX, which not only yields strictly more expressive triplet embeddings (head entity, relation, tail entity) compared to state-of-the-art methods, but also introduces a new capability: directly handling both entity and relation prediction tasks in inductive settings. Empirically, we show that TRIX outperforms the state-of-the-art fully inductive models in zero-shot entity and relation predictions in new domains, and outperforms large-context LLMs in out-of-domain predictions. The source code is available at https://github.com/yuchengz99/TRIX.