プロジェクトSHADOW：LMプロービングを用いたウィキデータ上のシンボリック高階連想演繹推論

Project SHADOW: Symbolic Higher-order Associative Deductive reasoning On Wikidata using LM probing

August 27, 2024

著者: Hanna Abi Akl

cs.AI

要旨

私たちは、SHADOWという、連想的演繹推論を用いて中間タスクでトレーニングされたファインチューニングされた言語モデルを紹介し、Wikidataトリプル補完を使用した知識ベース構築タスクのパフォーマンスを測定します。LM-KBC 2024チャレンジでSHADOWを評価し、F1スコアが68.72%で、ベースラインソリューションを20%上回ることを示します。

English

We introduce SHADOW, a fine-tuned language model trained on an intermediate task using associative deductive reasoning, and measure its performance on a knowledge base construction task using Wikidata triple completion. We evaluate SHADOW on the LM-KBC 2024 challenge and show that it outperforms the baseline solution by 20% with a F1 score of 68.72%.