論文の概要: A Fully Hyperbolic Neural Model for Hierarchical Multi-Class Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02053v1
• Date: Mon, 5 Oct 2020 14:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:32:12.126637
• Title: A Fully Hyperbolic Neural Model for Hierarchical Multi-Class Classification
• Title（参考訳）: 階層型マルチクラス分類のための完全双曲型ニューラルモデル
• Authors: Federico L\'opez, Michael Strube
• Abstract要約: 双曲空間は、記号データの階層的表現を学ぶために数学的に魅力的なアプローチを提供する。 本研究は,双曲空間におけるすべての操作を実行する多クラス多ラベル分類のための完全双曲モデルを提案する。 徹底的な分析では、最終予測における各コンポーネントの影響に光を当て、ユークリッド層との統合の容易さを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8176853587105075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Label inventories for fine-grained entity typing have grown in size and complexity. Nonetheless, they exhibit a hierarchical structure. Hyperbolic spaces offer a mathematically appealing approach for learning hierarchical representations of symbolic data. However, it is not clear how to integrate hyperbolic components into downstream tasks. This is the first work that proposes a fully hyperbolic model for multi-class multi-label classification, which performs all operations in hyperbolic space. We evaluate the proposed model on two challenging datasets and compare to different baselines that operate under Euclidean assumptions. Our hyperbolic model infers the latent hierarchy from the class distribution, captures implicit hyponymic relations in the inventory, and shows performance on par with state-of-the-art methods on fine-grained classification with remarkable reduction of the parameter size. A thorough analysis sheds light on the impact of each component in the final prediction and showcases its ease of integration with Euclidean layers.
• Abstract（参考訳）: きめ細かいエンティティタイピングのためのラベル在庫は、サイズと複雑さが増している。 それにもかかわらず、それらは階層構造を示す。 双曲空間は、記号データの階層表現を学ぶ数学的に魅力的なアプローチを提供する。 しかし、ハイパーボリックコンポーネントを下流タスクに統合する方法は明らかになっていない。 これは、双曲空間におけるすべての演算を実行するマルチクラスマルチラベル分類のための完全双曲モデルを提案する最初の仕事である。 提案モデルを2つの課題データセット上で評価し,ユークリッド仮定の下で動作する異なるベースラインと比較する。 双曲モデルは,クラス分布から潜在階層を推定し,インベントリ内の暗黙の低調関係を捉え,パラメータサイズを著しく削減した細粒度分類における最先端法と同等の性能を示す。 詳細な分析は、最終予測における各コンポーネントの影響に光を当て、ユークリッド層との統合の容易さを示す。

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