論文の概要: Efficient Variational Graph Autoencoders for Unsupervised Cross-domain Prerequisite Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08722v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 19:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 02:27:24.167626
• Title: Efficient Variational Graph Autoencoders for Unsupervised Cross-domain Prerequisite Chains
• Title（参考訳）: 教師なしクロスドメイン必須チェーンのための効率的な変分グラフオートエンコーダ
• Authors: Irene Li, Vanessa Yan and Dragomir Radev
• Abstract要約: 本稿では,このドメイン間前提連鎖学習タスクを効率的に解くために,DAVGAE(Domain-versaational Variational Graph Autoencoders)を導入する。 我々の新しいモデルは変分グラフオートエンコーダ(VGAE)とドメイン識別器から構成される。 その結果,本モデルは1/10グラフスケールと1/3時間のみを用いて,最近のグラフベースの計算より優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.358838755118655
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Prerequisite chain learning helps people acquire new knowledge efficiently. While people may quickly determine learning paths over concepts in a domain, finding such paths in other domains can be challenging. We introduce Domain-Adversarial Variational Graph Autoencoders (DAVGAE) to solve this cross-domain prerequisite chain learning task efficiently. Our novel model consists of a variational graph autoencoder (VGAE) and a domain discriminator. The VGAE is trained to predict concept relations through link prediction, while the domain discriminator takes both source and target domain data as input and is trained to predict domain labels. Most importantly, this method only needs simple homogeneous graphs as input, compared with the current state-of-the-art model. We evaluate our model on the LectureBankCD dataset, and results show that our model outperforms recent graph-based benchmarks while using only 1/10 of graph scale and 1/3 computation time.
• Abstract（参考訳）: 前提連鎖学習は、人々が新しい知識を効率的に獲得するのに役立つ。 ドメイン内の概念を学習するパスを素早く決定することができるが、他のドメインでそのようなパスを見つけるのは困難である。 本稿では,DAVGAE (Domain-Adversarial Variational Graph Autoencoders) を導入し,ドメイン間連鎖学習を効率的に行う。 我々の新しいモデルは変分グラフオートエンコーダ(VGAE)とドメイン識別器からなる。 vgaeはリンク予測を通じて概念関係を予測するように訓練され、ドメイン判別器はソースとターゲットの両方のドメインデータを入力として取り、ドメインラベルを予測するように訓練される。 最も重要なことに、この手法は入力として単純な同質グラフのみを必要とする。 本モデルは, lecturebankcdデータセット上で評価し, グラフスケールの1/10と1/3の計算時間を用いて, 最近のグラフベースベンチマークを上回った。

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