論文の概要: Answering Compositional Queries with Set-Theoretic Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04133v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 04:04:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 16:16:58.946847
• Title: Answering Compositional Queries with Set-Theoretic Embeddings
• Title（参考訳）: 集合論的埋め込みによる合成クエリへの応答
• Authors: Shib Dasgupta, Andrew McCallum, Steffen Rendle, Li Zhang
• Abstract要約: ボックス埋め込みは、学習可能なVennダイアグラムと考えることができる領域ベースの表現である。 双方の行動に関する知見を提供する実験と分析について述べる。 ベクトルとボックスの埋め込みは単一の属性クエリに等しく適しているが、コンポジションクエリボックスの埋め込みは大きな利点がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.926610595182126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The need to compactly and robustly represent item-attribute relations arises in many important tasks, such as faceted browsing and recommendation systems. A popular machine learning approach for this task denotes that an item has an attribute by a high dot-product between vectors for the item and attribute -- a representation that is not only dense, but also tends to correct noisy and incomplete data. While this method works well for queries retrieving items by a single attribute (such as \emph{movies that are comedies}), we find that vector embeddings do not so accurately support compositional queries (such as movies that are comedies and British but not romances). To address these set-theoretic compositions, this paper proposes to replace vectors with box embeddings, a region-based representation that can be thought of as learnable Venn diagrams. We introduce a new benchmark dataset for compositional queries, and present experiments and analysis providing insights into the behavior of both. We find that, while vector and box embeddings are equally suited to single attribute queries, for compositional queries box embeddings provide substantial advantages over vectors, particularly at the moderate and larger retrieval set sizes that are most useful for users' search and browsing.
• Abstract（参考訳）: 項目-属性関係をコンパクトかつ堅牢に表現する必要性は、ファステッドブラウジングやレコメンデーションシステムなど、多くの重要なタスクで生じる。 このタスクの一般的な機械学習アプローチは、アイテムがアイテムのベクトルと属性の間の高いドット積によって属性を持つことを意味する。 この方法は、単一の属性でアイテムを検索するクエリ(例えば、コメディーである \emph{movies} など)にうまく機能するが、ベクトル埋め込みは、構成的なクエリ(コメディーである映画や、ロマンスではない映画など)を正確にサポートしていない。 これらの集合論的構成に対処するため,本論文ではベクトルを,学習可能なベン図と考えることができる領域ベースの表現であるボックス埋め込みに置き換える手法を提案する。 本稿では,合成クエリのための新しいベンチマークデータセットを導入し,両者の動作に関する洞察を与える実験と分析を行う。 ベクトルとボックスの埋め込みは、単一属性クエリに等しく適しているが、合成クエリボックスの埋め込みは、特にユーザーの検索やブラウジングに最も有用である、適度で大きな検索セットサイズにおいて、ベクターよりもかなり有利である。

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