論文の概要: Document Structure aware Relational Graph Convolutional Networks for Ontology Population

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12950v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 02:50:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 13:38:53.626591
• Title: Document Structure aware Relational Graph Convolutional Networks for Ontology Population
• Title（参考訳）: オントロジー集団のための関係グラフ畳み込みネットワークの文書構造認識
• Authors: Abhay M Shalghar, Ayush Kumar, Balaji Ganesan, Aswin Kannan, Shobha G
• Abstract要約: 文書コーパスにおける概念間の存在論的関係の学習における文書構造の役割を考察する。 超音速発見と説明可能性から着想を得た本手法は,RCNモデルのスタンドアロンモデルよりも約15ポイント精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.076210145983805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ontologies comprising of concepts, their attributes, and relationships, form the quintessential backbone of many knowledge based AI systems. These systems manifest in the form of question-answering or dialogue in number of business analytics and master data management applications. While there have been efforts towards populating domain specific ontologies, we examine the role of document structure in learning ontological relationships between concepts in any document corpus. Inspired by ideas from hypernym discovery and explainability, our method performs about 15 points more accurate than a stand-alone R-GCN model for this task.
• Abstract（参考訳）: 概念、属性、関係からなるオントロジーは、多くの知識ベースのaiシステムの基本的なバックボーンを形成する。 これらのシステムは、ビジネス分析およびマスターデータ管理アプリケーションの数における質問応答や対話の形で表される。 ドメイン特有なオントロジーの投入に向けた取り組みは行われてきたが、文書コーパスにおける概念間の存在論的関係を学ぶ際に文書構造が果たす役割について検討する。 ハイパニム発見と説明可能性から着想を得た本手法は, スタンドアロンのR-GCNモデルよりも15ポイント精度が高い。

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