論文の概要: Entity Aware Modelling: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08406v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 16:33:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 13:20:50.465336
• Title: Entity Aware Modelling: A Survey
• Title（参考訳）: entity aware modelling: 調査
• Authors: Rahul Ghosh, Haoyu Yang, Ankush Khandelwal, Erhu He, Arvind Renganathan, Somya Sharma, Xiaowei Jia and Vipin Kumar
• Abstract要約: 最近の機械学習の進歩により、新しい最先端の応答予測モデルが生まれている。 人口レベルで構築されたモデルは、多くのパーソナライズされた予測設定において、最適以下のパフォーマンスをもたらすことが多い。 パーソナライズされた予測では、予測性能を改善するために、異なるエンティティの固有の特性を取り入れることが目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.32009539611539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized prediction of responses for individual entities caused by external drivers is vital across many disciplines. Recent machine learning (ML) advances have led to new state-of-the-art response prediction models. Models built at a population level often lead to sub-optimal performance in many personalized prediction settings due to heterogeneity in data across entities (tasks). In personalized prediction, the goal is to incorporate inherent characteristics of different entities to improve prediction performance. In this survey, we focus on the recent developments in the ML community for such entity-aware modeling approaches. ML algorithms often modulate the network using these entity characteristics when they are readily available. However, these entity characteristics are not readily available in many real-world scenarios, and different ML methods have been proposed to infer these characteristics from the data. In this survey, we have organized the current literature on entity-aware modeling based on the availability of these characteristics as well as the amount of training data. We highlight how recent innovations in other disciplines, such as uncertainty quantification, fairness, and knowledge-guided machine learning, can improve entity-aware modeling.
• Abstract（参考訳）: 外部ドライバによる個々のエンティティに対する応答のパーソナライズされた予測は多くの分野において不可欠である。 最近の機械学習(ML)の進歩は、新しい最先端の応答予測モデルを生み出している。 人口レベルで構築されたモデルは、エンティティ(タスク)間のデータの異質性によって、多くのパーソナライズされた予測設定において、最適以下のパフォーマンスをもたらすことが多い。 パーソナライズされた予測では、予測性能を改善するために、異なるエンティティ固有の特性を統合することが目標である。 本稿では、このようなエンティティ・アウェア・モデリングアプローチにおけるMLコミュニティの最近の発展に焦点を当てる。 MLアルゴリズムは、それらが容易に利用できるときに、これらのエンティティ特性を使用してネットワークを変調する。 しかし、これらの実体特性は多くの実世界のシナリオでは容易に利用できないため、データからこれらの特徴を推測するために異なるML手法が提案されている。 本稿では,これらの特徴とトレーニングデータの量に基づいて,エンティティ・アウェア・モデリングに関する現在の文献を整理した。 我々は、不確実性定量化、公平性、知識誘導機械学習など、他の分野における最近のイノベーションが、エンティティ認識モデリングをどのように改善できるかを強調する。

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