論文の概要: Hierarchies over Vector Space: Orienting Word and Graph Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01430v1
- Date: Wed, 2 Nov 2022 18:54:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 13:09:03.911181
- Title: Hierarchies over Vector Space: Orienting Word and Graph Embeddings
- Title（参考訳）: ベクトル空間上の階層:単語とグラフ埋め込みの向き付け
- Authors: Xingzhi Guo, Steven Skiena
- Abstract要約: 非秩序な平坦な埋め込み空間から固有階層特性をキャプチャするデータ構造を提案する。
テキスト分布の一般性の概念に着想を得て,本アルゴリズムは,ノードをエンティティパワーの順に挿入することにより,アーボラッセンス(有向根木)を構築する。
本研究は,3つの課題(ハイパーネム関係探索,単語間の最小共用者探索,ウィキペディアページリンク回復)における木構造の性能を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.473958555827803
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Word and graph embeddings are widely used in deep learning applications. We
present a data structure that captures inherent hierarchical properties from an
unordered flat embedding space, particularly a sense of direction between pairs
of entities. Inspired by the notion of \textit{distributional generality}, our
algorithm constructs an arborescence (a directed rooted tree) by inserting
nodes in descending order of entity power (e.g., word frequency), pointing each
entity to the closest more powerful node as its parent.
We evaluate the performance of the resulting tree structures on three tasks:
hypernym relation discovery, least-common-ancestor (LCA) discovery among words,
and Wikipedia page link recovery. We achieve average 8.98\% and 2.70\% for
hypernym and LCA discovery across five languages and 62.76\% accuracy on
directed Wiki-page link recovery, with both substantially above baselines.
Finally, we investigate the effect of insertion order, the power/similarity
trade-off and various power sources to optimize parent selection.
- Abstract（参考訳）: 単語とグラフの埋め込みはディープラーニングアプリケーションで広く使われている。
本稿では,非秩序な平面埋め込み空間,特に2つの実体間の方向感覚から固有の階層的性質をキャプチャするデータ構造を提案する。
このアルゴリズムは \textit{distributional generality} の概念にインスパイアされ、エンティティパワー(例えば単語周波数)の順にノードを挿入し、各エンティティを親として最も強力なノードに向けることにより、アルブレッセンス(有向根木)を構築する。
本研究は,3つの課題(ハイパーネム関係探索,単語間の最小共用者探索,ウィキペディアページリンク回復)における木構造の性能を評価する。
5つの言語でhypernymとlcaを発見した場合の平均8.98\%と2.70\%、有向ウィキページリンクリカバリでは62.76\%の精度を達成し、どちらもベースラインを大きく上回った。
最後に,親選択を最適化するための挿入順序,電力・相似トレードオフ,各種電源の影響について検討する。
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