拡散モデルを用いた知識グラフ推論のためのグラフ的ルール生成

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論理ルールは知識グラフ(KG)推論の基盤であり、その解釈可能性と関係パターンのモデル化能力で重視されている。しかし既存のルール抽出手法は主に単純な連鎖的ルールに焦点を当てており、より豊かな関係情報のエンコーディングを見落としている。