Exploring the Paradigm Shift from Grounding to Skolemization for Complex Query Answering on Knowledge Graphs
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저자
Yuyin Lu, Hegang Chen, Shanrui Xie, Yanghui Rao, Haoran Xie, Fu Lee Wang, Qing Li
개요
불완전한 지식 그래프(KG)에서 복잡한 질의 응답(CQA)은 논리적 충실도와 계산 효율성 간의 근본적인 트레이드 오프를 겪습니다. 이 연구는 이 문제를 체계적으로 분석하고 CQA의 패러다임 전환을 유도하기 위해 Grounding-Skolemization 이분법을 설정합니다. Grounding 기반 방법은 조합 폭발의 문제점을 가지며, 대부분의 Skolemization 기반 방법은 Skolem 함수를 명시적으로 모델링하지 않아 논리적 일관성을 해칩니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 차별 가능한 Skolemization 모듈과 신경 부정을 결합한 신경 기호 프레임워크인 Logic-constrained Vector Symbolic Architecture (LVSA)를 제안합니다. 또한, 기하학적 요구 사항과 논리적 요구 사항을 조화시키는 논리적 제약 기반 최적화 프로토콜을 제시합니다. 이론적으로 LVSA는 낮은 계산 복잡성으로 모든 EFO\textsubscript{1} 쿼리에 대한 보편성을 보장합니다. 실험적으로 LVSA는 최첨단 Skolemization 기반 방법을 능가하고 Grounding 기반 기반과 비교하여 추론 비용을 수 배 줄입니다.
