論文の概要: Learning grounded word meaning representations on similarity graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03084v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 13:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:51:27.145397
• Title: Learning grounded word meaning representations on similarity graphs
• Title（参考訳）: 類似性グラフを用いた接語意味表現の学習
• Authors: Mariella Dimiccoli, Herwig Wendt, Pau Batlle
• Abstract要約: 本稿では,単語の意味表現を視覚的に学習するための新しいアプローチを提案する。 階層の下位レベルは、専用だが通信するグラフを通して、モダリティ固有の単語表現をモデル化する。 高いレベルは、これらの表現を1つのグラフにまとめて、両方のモダリティから共同で表現を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.422174125381762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to learn visually grounded meaning representations of words as low-dimensional node embeddings on an underlying graph hierarchy. The lower level of the hierarchy models modality-specific word representations through dedicated but communicating graphs, while the higher level puts these representations together on a single graph to learn a representation jointly from both modalities. The topology of each graph models similarity relations among words, and is estimated jointly with the graph embedding. The assumption underlying this model is that words sharing similar meaning correspond to communities in an underlying similarity graph in a low-dimensional space. We named this model Hierarchical Multi-Modal Similarity Graph Embedding (HM-SGE). Experimental results validate the ability of HM-SGE to simulate human similarity judgements and concept categorization, outperforming the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,下層グラフ階層上で単語の視覚的接地表現を低次元ノード埋め込みとして学習する新しい手法を提案する。 階層階層の下位レベルは、専用だが通信するグラフを通してモダリティ固有の単語表現をモデル化し、上位レベルはこれらの表現を単一のグラフにまとめ、両方のモダリティから共同で表現を学ぶ。 各グラフのトポロジーは、単語間の類似性関係をモデル化し、グラフ埋め込みと共同で推定される。 このモデルに基づく仮定は、類似した意味を共有する単語は、低次元空間における下層の類似性グラフのコミュニティに対応するというものである。 階層型マルチモーダル類似グラフ埋め込み (HM-SGE) と命名した。 HM-SGEのヒトの類似性判定と概念分類をシミュレートする能力を検証する実験結果が得られた。

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