論文の概要: Taxonomy Completion with Probabilistic Scorer via Box Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11004v3
• Date: Tue, 18 Jun 2024 04:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 13:10:19.063752
• Title: Taxonomy Completion with Probabilistic Scorer via Box Embedding
• Title（参考訳）: ボックス埋め込みによる確率スコラーを用いた分類学の完成
• Authors: Wei Xue, Yongliang Shen, Wenqi Ren, Jietian Guo, Shiliang Pu, Weiming Lu,
• Abstract要約: 以前のアプローチでは、ユークリッド空間のベクトルとして概念を組み込んでおり、分類学における非対称関係をモデル化することは困難である。 ボックス内埋め込み空間内に2つの特殊な幾何学的スコアラを設計するために,ボックス封じ込めと中心クローズネスを活用するフレームワークであるTaxBoxを開発した。 これらのスコアラーは挿入操作とアタッチメント操作用に調整されており、概念間の本質的な関係を効果的に捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.69894194912595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Taxonomy completion, enriching existing taxonomies by inserting new concepts as parents or attaching them as children, has gained significant interest. Previous approaches embed concepts as vectors in Euclidean space, which makes it difficult to model asymmetric relations in taxonomy. In addition, they introduce pseudo-leaves to convert attachment cases into insertion cases, leading to an incorrect bias in network learning dominated by numerous pseudo-leaves. Addressing these, our framework, TaxBox, leverages box containment and center closeness to design two specialized geometric scorers within the box embedding space. These scorers are tailored for insertion and attachment operations and can effectively capture intrinsic relationships between concepts by optimizing on a granular box constraint loss. We employ a dynamic ranking loss mechanism to balance the scores from these scorers, allowing adaptive adjustments of insertion and attachment scores. Experiments on four real-world datasets show that TaxBox significantly outperforms previous methods, yielding substantial improvements over prior methods in real-world datasets, with average performance boosts of 6.7%, 34.9%, and 51.4% in MRR, Hit@1, and Prec@1, respectively.
• Abstract（参考訳）: 新たな概念を親として挿入したり、子供としてアタッチメントすることで、既存の分類学を充実させた分類学の完成が大きな関心を集めている。 以前のアプローチでは、ユークリッド空間のベクトルとして概念を組み込んでおり、分類学における非対称関係をモデル化することは困難である。 さらに、疑似リーブを導入し、アタッチメントケースを挿入ケースに変換することで、多数の擬似リーブが支配するネットワーク学習における誤ったバイアスをもたらす。 これらの問題に対処するために、私たちのフレームワークであるTaxBoxは、ボックスの包み込みと中心のクローズネスを活用して、ボックス埋め込み空間内に2つの特別な幾何学的スコアラを設計する。 これらのスコアラは挿入操作やアタッチメント操作用に調整されており、粒状箱の制約損失を最適化することにより、概念間の本質的な関係を効果的に捉えることができる。 我々はこれらのスコアのバランスをとるために動的ランキング損失機構を使用し、挿入点とアタッチメント点の適応的な調整を可能にした。 実世界の4つのデータセットに対する実験によると、TaxBoxは従来の方法よりも大幅に向上し、実世界のデータセットでは6.7%、34.9%、MRRでは51.4%、Hit@1、Prec@1では51.4%となっている。

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