論文の概要: Improving Zero Shot Learning Baselines with Commonsense Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06236v1
• Date: Fri, 11 Dec 2020 10:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 13:23:59.650681
• Title: Improving Zero Shot Learning Baselines with Commonsense Knowledge
• Title（参考訳）: Commonsenseの知識によるゼロショット学習ベースラインの改善
• Authors: Abhinaba Roy, Deepanway Ghosal, Erik Cambria, Navonil Majumder, Rada Mihalcea, Soujanya Poria
• Abstract要約: 我々は、commonsense知識グラフであるconceptnetで定義されたノード間の明示的な関係を利用して、クラスラベルのcommonsense埋め込みを生成する。 3つの標準ベンチマークデータセット上で行った実験は、常識埋め込みと既存のセマンティック埋め込みを融合させると、強力なベースラインを超えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.12440091215234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Zero shot learning -- the problem of training and testing on a completely disjoint set of classes -- relies greatly on its ability to transfer knowledge from train classes to test classes. Traditionally semantic embeddings consisting of human defined attributes (HA) or distributed word embeddings (DWE) are used to facilitate this transfer by improving the association between visual and semantic embeddings. In this paper, we take advantage of explicit relations between nodes defined in ConceptNet, a commonsense knowledge graph, to generate commonsense embeddings of the class labels by using a graph convolution network-based autoencoder. Our experiments performed on three standard benchmark datasets surpass the strong baselines when we fuse our commonsense embeddings with existing semantic embeddings i.e. HA and DWE.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットラーニング(ゼロショットラーニング) – 完全に不連続なクラスのトレーニングとテストの問題は、その知識を列車クラスからテストクラスに転送する能力に大きく依存している。 伝統的に、人間の定義属性(HA)または分散単語埋め込み(DWE)から構成されるセマンティック埋め込みは、視覚的およびセマンティック埋め込みの関連性を改善することで、この伝達を促進するために用いられる。 本稿では,共通意味知識グラフであるconceptnetで定義されたノード間の明示的な関係を利用して,グラフ畳み込みネットワークベースのオートエンコーダを用いてクラスラベルの共通意味埋め込みを生成する。 3つの標準ベンチマークデータセットで実施した実験は、既存のセマンティックな埋め込みとコモンセンスの埋め込みを融合させたときに、強いベースラインを超えた。 HAとDWE。

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