論文の概要: Joint Entity and Relation Canonicalization in Open Knowledge Graphs using Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04780v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 22:58:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 17:37:19.498814
• Title: Joint Entity and Relation Canonicalization in Open Knowledge Graphs using Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダを用いたオープン知識グラフの結合エンティティと関係正準化
• Authors: Sarthak Dash, Gaetano Rossiello, Nandana Mihindukulasooriya, Sugato Bagchi, Alfio Gliozzo
• Abstract要約: オープンナレッジグラフの名詞句と関係句は正規化されず、冗長で曖昧な主語関係対象のトリプルが爆発する。 まず、名詞句と関係句の両方の埋め込み表現を生成し、次にクラスタリングアルゴリズムを使用して、埋め込みを機能としてグループ化します。 本研究では,組込みとクラスタ割り当ての両方をエンドツーエンドアプローチで学習する共同モデルであるCUVA(Canonicalizing Using Variational AutoEncoders)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.259587284318835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noun phrases and relation phrases in open knowledge graphs are not canonicalized, leading to an explosion of redundant and ambiguous subject-relation-object triples. Existing approaches to face this problem take a two-step approach: first, they generate embedding representations for both noun and relation phrases, then a clustering algorithm is used to group them using the embeddings as features. In this work, we propose Canonicalizing Using Variational AutoEncoders (CUVA), a joint model to learn both embeddings and cluster assignments in an end-to-end approach, which leads to a better vector representation for the noun and relation phrases. Our evaluation over multiple benchmarks shows that CUVA outperforms the existing state of the art approaches. Moreover, we introduce CanonicNell a novel dataset to evaluate entity canonicalization systems.
• Abstract（参考訳）: オープンナレッジグラフの名詞句と関係句は正規化されておらず、冗長で曖昧な主題関係オブジェクトの3重項が爆発する。 まず、名詞句と関係句の両方に埋め込み表現を生成し、次にクラスタリングアルゴリズムを使用して埋め込みを特徴としてグループ化する。 本研究では,変分オートエンコーダ(CUVA)を用いた正規化手法を提案する。これは,組込みとクラスタ割り当ての両方をエンドツーエンドのアプローチで学習するジョイントモデルであり,名詞と関係句のベクトル表現が向上する。 複数のベンチマークによる評価の結果,CUVAは既存の最先端技術よりも優れていた。 さらに,エンティティの正準化システムを評価するための新しいデータセットであるcanonicnellを紹介する。

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