論文の概要: BERTERS: Multimodal Representation Learning for Expert Recommendation System with Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07229v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 12:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 05:12:40.204935
• Title: BERTERS: Multimodal Representation Learning for Expert Recommendation System with Transformer
• Title（参考訳）: berters: トランスフォーマーを用いたエキスパートレコメンデーションシステムのためのマルチモーダル表現学習
• Authors: N. Nikzad-Khasmakhi, M. A. Balafar, M.Reza Feizi-Derakhshi, Cina Motamed
• Abstract要約: エキスパートレコメンデーションシステム(BERTERS)のためのマルチモーダル分類手法を提案する。 BERTERS は Transformer (BERT) の双方向表現を用いてテキストをベクトルに変換する また、ExEmと呼ばれるグラフ表現技術を用いて、共著者ネットワークから候補の特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.131521514043068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective of an expert recommendation system is to trace a set of candidates' expertise and preferences, recognize their expertise patterns, and identify experts. In this paper, we introduce a multimodal classification approach for expert recommendation system (BERTERS). In our proposed system, the modalities are derived from text (articles published by candidates) and graph (their co-author connections) information. BERTERS converts text into a vector using the Bidirectional Encoder Representations from Transformer (BERT). Also, a graph Representation technique called ExEm is used to extract the features of candidates from the co-author network. Final representation of a candidate is the concatenation of these vectors and other features. Eventually, a classifier is built on the concatenation of features. This multimodal approach can be used in both the academic community and the community question answering. To verify the effectiveness of BERTERS, we analyze its performance on multi-label classification and visualization tasks.
• Abstract（参考訳）: 専門家レコメンデーションシステムの目的は、候補者の専門知識と好みを追跡、専門家の専門的パターンを認識し、専門家を特定することである。 本稿では,専門家推薦システム(BERTERS)のためのマルチモーダル分類手法を提案する。 提案システムでは,テキスト(候補者が公開するアーティクル)とグラフ(共著者関係)情報からモダリティを導出する。 BERTERSは、双方向エンコーダ表現を変換器(BERT)からベクトルに変換する。 また、ExEmと呼ばれるグラフ表現技術を用いて、共著者ネットワークから候補の特徴を抽出する。 候補の最終的な表現はこれらのベクトルと他の特徴の連結である。 最終的に、特徴の結合に基づいて分類器が構築される。 このマルチモーダルなアプローチは、学術的コミュニティとコミュニティの質問応答の両方で利用できる。 BERTERSの有効性を検証するため,マルチラベル分類および可視化タスクの性能解析を行った。

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