論文の概要: Modeling Fine-grained Information via Knowledge-aware Hierarchical Graph
for Zero-shot Entity Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10991v1
- Date: Sun, 20 Nov 2022 14:37:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 19:40:14.143913
- Title: Modeling Fine-grained Information via Knowledge-aware Hierarchical Graph
for Zero-shot Entity Retrieval
- Title（参考訳）: ゼロショットエンティティ検索のための知識認識階層グラフによるきめ細かい情報モデリング
- Authors: Taiqiang Wu, Xingyu Bai, Weigang Guo, Weijie Liu, Siheng Li, Yujiu
Yang
- Abstract要約: 我々は,よりきめ細かい情報を文埋め込みに補完するものとして,GERを提案する。
これらの知識ユニットから情報を集約することで、言及/関心に関するきめ細かい情報を学習する。
一般的なベンチマーク実験の結果,提案するGERフレームワークは,従来の最先端モデルよりも優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.533614615010643
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Zero-shot entity retrieval, aiming to link mentions to candidate entities
under the zero-shot setting, is vital for many tasks in Natural Language
Processing. Most existing methods represent mentions/entities via the sentence
embeddings of corresponding context from the Pre-trained Language Model.
However, we argue that such coarse-grained sentence embeddings can not fully
model the mentions/entities, especially when the attention scores towards
mentions/entities are relatively low. In this work, we propose GER, a
\textbf{G}raph enhanced \textbf{E}ntity \textbf{R}etrieval framework, to
capture more fine-grained information as complementary to sentence embeddings.
We extract the knowledge units from the corresponding context and then
construct a mention/entity centralized graph. Hence, we can learn the
fine-grained information about mention/entity by aggregating information from
these knowledge units. To avoid the graph information bottleneck for the
central mention/entity node, we construct a hierarchical graph and design a
novel Hierarchical Graph Attention Network~(HGAN). Experimental results on
popular benchmarks demonstrate that our proposed GER framework performs better
than previous state-of-the-art models. The code has been available at
https://github.com/wutaiqiang/GER-WSDM2023.
- Abstract（参考訳）: ゼロショットエンティティ検索は、参照をゼロショット設定下の候補エンティティにリンクすることを目的としており、自然言語処理において多くのタスクに不可欠である。
既存のほとんどのメソッドは、事前訓練された言語モデルから対応するコンテキストの文の埋め込みを通して参照/エンティティを表現する。
しかし,このような粗粒度文埋め込みは言及/関係を十分にモデル化することはできない,特に言及/関係に対する注意スコアが比較的低い場合にはなおさらである。
本稿では,文埋め込みの補完として,よりきめ細かい情報を取り込むためのフレームワークであるgerを提案する。
対応するコンテキストから知識単位を抽出し、参照/エンティティ集中型グラフを構築する。
したがって、これらの知識単位から情報を集約することで、参照/エンティティに関するきめ細かい情報を得ることができる。
中央参照/集中ノードのグラフ情報のボトルネックを回避するため、階層グラフを構築し、新しい階層グラフ注意ネットワーク~(HGAN)を設計する。
評価実験の結果,提案するGERフレームワークは,従来の最先端モデルよりも優れた性能を示した。
コードはhttps://github.com/wutaiqiang/GER-WSDM2023で公開されている。
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