論文の概要: Neural Subgraph Explorer: Reducing Noisy Information via Target-Oriented Syntax Graph Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10970v1
• Date: Mon, 23 May 2022 00:29:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 15:20:10.983621
• Title: Neural Subgraph Explorer: Reducing Noisy Information via Target-Oriented Syntax Graph Pruning
• Title（参考訳）: neural subgraph explorer: ターゲット指向構文グラフプルーニングによるノイズ情報低減
• Authors: Bowen Xing and Ivor W. Tsang
• Abstract要約: 本稿ではニューラル・サブグラフ・エクスプローラーと呼ばれる新しいモデルを提案する。 構文グラフ上でターゲット非関連ノードをプルーニングすることでノイズを低減します。 対象語とその関連語間の有益な一階接続を得られたグラフに導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.76268402567324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the emerging success of leveraging syntax graphs for the target sentiment classification task. However, we discover that existing syntax-based models suffer from two issues: noisy information aggregation and loss of distant correlations. In this paper, we propose a novel model termed Neural Subgraph Explorer, which (1) reduces the noisy information via pruning target-irrelevant nodes on the syntax graph; (2) introduces beneficial first-order connections between the target and its related words into the obtained graph. Specifically, we design a multi-hop actions score estimator to evaluate the value of each word regarding the specific target. The discrete action sequence is sampled through Gumble-Softmax and then used for both of the syntax graph and the self-attention graph. To introduce the first-order connections between the target and its relevant words, the two pruned graphs are merged. Finally, graph convolution is conducted on the obtained unified graph to update the hidden states. And this process is stacked with multiple layers. To our knowledge, this is the first attempt of target-oriented syntax graph pruning in this task. Experimental results demonstrate the superiority of our model, which achieves new state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 近年では、ターゲット感情分類タスクに構文グラフを活用することに成功している。 しかし,既存の構文モデルではノイズの多い情報集約と遠い相関の喪失という2つの問題に悩まされていることがわかった。 本稿では,(1)構文グラフ上でターゲット非関連ノードをプルーニングすることでノイズを低減し,(2)目的語とその関連語間の有益な1次接続を得られるグラフに導入するニューラルサブグラフエクスプローラーという新しいモデルを提案する。 具体的には,各単語の目標に対する値を評価するマルチホップ行動スコア推定器を設計する。 離散的なアクションシーケンスは、Gumble-Softmaxを通してサンプリングされ、構文グラフと自己注意グラフの両方に使用される。 対象語とその関連語間の一階接続を導入するために、2つの刈り込みグラフをマージする。 最後に、得られた統一グラフ上でグラフ畳み込みを行い、隠れ状態を更新する。 このプロセスは複数の層で積み重ねられています 我々の知る限り、これはこのタスクでターゲット指向構文グラフを解析する最初の試みである。 実験結果から,新しい最先端性能を実現するモデルの有効性が示された。

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