論文の概要: Compositionality-Aware Graph2Seq Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12178v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 15:22:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 15:37:12.490402
• Title: Compositionality-Aware Graph2Seq Learning
• Title（参考訳）: 構成性を考慮したGraph2Seq学習
• Authors: Takeshi D. Itoh and Takatomi Kubo and Kazushi Ikeda
• Abstract要約: グラフにおける合成性は、多くの graph2seq タスクの出力シーケンスにおける合成性に関連付けられる。 マルチレベルアテンションプーリング(MLAP)アーキテクチャを採用し、複数のレベルの情報ロケータからグラフ表現を集約する。 MLAPアーキテクチャを持つモデルは、7倍以上のパラメータで従来の最先端モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.127049691404299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graphs are a highly expressive data structure, but it is often difficult for humans to find patterns from a complex graph. Hence, generating human-interpretable sequences from graphs have gained interest, called graph2seq learning. It is expected that the compositionality in a graph can be associated to the compositionality in the output sequence in many graph2seq tasks. Therefore, applying compositionality-aware GNN architecture would improve the model performance. In this study, we adopt the multi-level attention pooling (MLAP) architecture, that can aggregate graph representations from multiple levels of information localities. As a real-world example, we take up the extreme source code summarization task, where a model estimate the name of a program function from its source code. We demonstrate that the model having the MLAP architecture outperform the previous state-of-the-art model with more than seven times fewer parameters than it.
• Abstract（参考訳）: グラフは非常に表現力のあるデータ構造であるが、複雑なグラフからパターンを見つけることはしばしば困難である。 したがって、グラフから人間の解釈可能なシーケンスを生成することは、Graph2seq Learningと呼ばれる関心を集めている。 グラフにおける構成性は、多くのグラフ2seqタスクの出力シーケンスにおける構成性に関連付けられることが期待される。 したがって、構成性に配慮したGNNアーキテクチャを適用することで、モデルの性能が向上する。 本研究では,複数レベルの情報局所性からグラフ表現を集約するマルチレベルアテンションプーリング(MLAP)アーキテクチャを採用する。 実世界の例として、極端にソースコードの要約タスクを取り上げ、モデルがそのソースコードからプログラム関数の名前を推定する。 MLAPアーキテクチャを持つモデルは,従来の最先端モデルよりも7倍以上少ないパラメータで性能を向上することを示した。

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