論文の概要: Multi-View Clustering for Open Knowledge Base Canonicalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11130v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 14:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 14:12:06.019023
• Title: Multi-View Clustering for Open Knowledge Base Canonicalization
• Title（参考訳）: オープン知識ベース標準化のためのマルチビュークラスタリング
• Authors: Wei Shen, Yang Yang, Yinan Liu
• Abstract要約: 大規模オープンナレッジベース(OKB)における名詞句と関係句は標準化されていない。 CMVCは、知識の2つのビューを協調的に活用し、OKBを標準化するための新しい教師なしフレームワークである。 我々は,複数の実世界のOKBデータセットに対して,最先端の手法に対する広範な実験を通じて,我々のフレームワークの優位性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.976636206355394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open information extraction (OIE) methods extract plenty of OIE triples <noun phrase, relation phrase, noun phrase> from unstructured text, which compose large open knowledge bases (OKBs). Noun phrases and relation phrases in such OKBs are not canonicalized, which leads to scattered and redundant facts. It is found that two views of knowledge (i.e., a fact view based on the fact triple and a context view based on the fact triple's source context) provide complementary information that is vital to the task of OKB canonicalization, which clusters synonymous noun phrases and relation phrases into the same group and assigns them unique identifiers. However, these two views of knowledge have so far been leveraged in isolation by existing works. In this paper, we propose CMVC, a novel unsupervised framework that leverages these two views of knowledge jointly for canonicalizing OKBs without the need of manually annotated labels. To achieve this goal, we propose a multi-view CH K-Means clustering algorithm to mutually reinforce the clustering of view-specific embeddings learned from each view by considering their different clustering qualities. In order to further enhance the canonicalization performance, we propose a training data optimization strategy in terms of data quantity and data quality respectively in each particular view to refine the learned view-specific embeddings in an iterative manner. Additionally, we propose a Log-Jump algorithm to predict the optimal number of clusters in a data-driven way without requiring any labels. We demonstrate the superiority of our framework through extensive experiments on multiple real-world OKB data sets against state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: オープン情報抽出 (oie) 手法は, 大規模オープン知識ベース (okbs) を構成する非構造化テキストから, 大量のoie三重項<名詞句, 関係句, 名詞句>を抽出する。 このようなOKBの名詞句や関係句は正規化されておらず、乱れや冗長な事実につながる。 知識の2つの視点(すなわち、事実三重項に基づくファクトビューと、事実三重項のソースコンテキストに基づくコンテキストビュー)は、同義名詞句と関係句を同一のグループに集約し、それら固有の識別子を割り当てるokb標準化のタスクに不可欠な補完的情報を提供する。 しかし、これまでの2つの知識観は、既存の作品によって孤立的に活用されてきた。 本稿では,手動でアノテートしたラベルを必要とせず,これら2つの知識を協調的に活用する新しいフレームワークCMVCを提案する。 この目的を達成するために、各ビューから学習したビュー固有の埋め込みのクラスタリングを、異なるクラスタリング特性を考慮して相互に強化するマルチビューCH K-Meansクラスタリングアルゴリズムを提案する。 正規化性能をさらに向上するため,各視点におけるデータ量とデータ品質の観点からトレーニングデータ最適化戦略を提案し,学習されたビュー固有の埋め込みを反復的に洗練する。 さらに、ラベルを必要とせず、データ駆動方式で最適なクラスタ数を予測できるLog-Jumpアルゴリズムを提案する。 我々は,複数の実世界のOKBデータセットに対して,最先端の手法に対する広範な実験を通じて,我々のフレームワークの優位性を実証する。

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