論文の概要: HyperExpan: Taxonomy Expansion with Hyperbolic Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10500v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 03:27:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 21:36:30.701254
• Title: HyperExpan: Taxonomy Expansion with Hyperbolic Representation Learning
• Title（参考訳）: HyperExpan: 双曲表現学習による分類学の拡張
• Authors: Mingyu Derek Ma, Muhao Chen, Te-Lin Wu and Nanyun Peng
• Abstract要約: 我々は,ハイパーボリックグラフニューラルネット(HGNN)を用いた概念とそれらの関係を表現するための分類拡張アルゴリズムHyperExpanを提案する。 実験の結果,提案したHyperExpanはユークリッド特徴空間における表現学習のベースラインモデルよりも優れており,分類学拡張ベンチマークの最先端性能を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.080321524759455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Taxonomies are valuable resources for many applications, but the limited coverage due to the expensive manual curation process hinders their general applicability. Prior works attempt to automatically expand existing taxonomies to improve their coverage by learning concept embeddings in Euclidean space, while taxonomies, inherently hierarchical, more naturally align with the geometric properties of a hyperbolic space. In this paper, we present HyperExpan, a taxonomy expansion algorithm that seeks to preserve the structure of a taxonomy in a more expressive hyperbolic embedding space and learn to represent concepts and their relations with a Hyperbolic Graph Neural Network (HGNN). Specifically, HyperExpan leverages position embeddings to exploit the structure of the existing taxonomies, and characterizes the concept profile information to support the inference on unseen concepts during training. Experiments show that our proposed HyperExpan outperforms baseline models with representation learning in a Euclidean feature space and achieves state-of-the-art performance on the taxonomy expansion benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 分類法は、多くのアプリケーションにとって貴重な資源であるが、高価な手動のキュレーションプロセスによる範囲の制限は、それらの一般的な適用性を妨げる。 先行研究は、ユークリッド空間に埋め込まれた概念を学習することで、既存の分類学を自動で拡張し、その範囲を改善することを目的としている。 本稿では,より表現力の高い双曲的埋め込み空間における分類体系の構造を保存し,概念とその関係を双曲グラフニューラルネットワーク(hgnn)で表現することを目的とした分類展開アルゴリズムであるhyperexpanを提案する。 具体的には、hyperexpanは位置埋め込みを利用して既存の分類体系の構造を活用し、トレーニング中に見当たらない概念の推論をサポートするために概念プロファイル情報を特徴付ける。 実験の結果,提案したHyperExpanはユークリッド特徴空間における表現学習のベースラインモデルよりも優れており,分類学拡張ベンチマークの最先端性能を実現していることがわかった。

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