論文の概要: Towards Visual Taxonomy Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06105v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 10:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 13:29:46.149802
• Title: Towards Visual Taxonomy Expansion
• Title（参考訳）: 視覚分類学の拡大に向けて
• Authors: Tinghui Zhu, Jingping Liu, Jiaqing Liang, Haiyun Jiang, Yanghua Xiao, Zongyu Wang, Rui Xie, Yunsen Xian
• Abstract要約: 本稿では,分類拡張タスクに視覚的特徴を導入し,VTE(Visual Taxonomy Expansion)を提案する。 テキストと視覚のセマンティクスをクラスタリングするためのテキストハイパーネミー学習タスクとビジュアルプロトタイプ学習タスクを提案する。 提案手法を2つのデータセットで評価し,有意な結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.462998483087915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Taxonomy expansion task is essential in organizing the ever-increasing volume of new concepts into existing taxonomies. Most existing methods focus exclusively on using textual semantics, leading to an inability to generalize to unseen terms and the "Prototypical Hypernym Problem." In this paper, we propose Visual Taxonomy Expansion (VTE), introducing visual features into the taxonomy expansion task. We propose a textual hypernymy learning task and a visual prototype learning task to cluster textual and visual semantics. In addition to the tasks on respective modalities, we introduce a hyper-proto constraint that integrates textual and visual semantics to produce fine-grained visual semantics. Our method is evaluated on two datasets, where we obtain compelling results. Specifically, on the Chinese taxonomy dataset, our method significantly improves accuracy by 8.75 %. Additionally, our approach performs better than ChatGPT on the Chinese taxonomy dataset.
• Abstract（参考訳）: 分類学の拡大課題は、新しい概念を既存の分類体系にまとめるのに不可欠である。 既存のほとんどの手法はテキストセマンティクスの使用にのみ焦点をあてており、未確認用語や「プロトタイプのハイパーネム問題」に一般化できない。 本稿では,分類拡張タスクに視覚的特徴を導入した視覚的分類拡張(VTE)を提案する。 テキストと視覚のセマンティクスをクラスタ化するためのテキストハイパーニーミー学習タスクとビジュアルプロトタイプ学習タスクを提案する。 それぞれのモーダル性に関するタスクに加えて,テキストと視覚のセマンティクスを統合し,きめ細かい視覚的セマンティクスを生成するハイパープロト制約を導入する。 提案手法を2つのデータセットで評価し,有意な結果を得た。 特に,中国の分類データセットでは,精度が8.75%向上した。 さらに,中国の分類データセットでは,chatgptよりも優れた手法である。

関連論文リスト

• CodeTaxo: Enhancing Taxonomy Expansion with Limited Examples via Code Language Prompts [40.52605902842168]
  textscCodeTaxoは、コード言語プロンプトを通じて大きな言語モデルを活用する新しいアプローチである。 異なるドメインの5つの実世界のベンチマークの実験では、textscCodeTaxoはすべての評価指標に対して一貫して優れたパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T02:15:07Z)
• Boosting Video-Text Retrieval with Explicit High-Level Semantics [115.66219386097295]
  VTRのための新しい視覚言語整合モデルHiSEを提案する。 明示的なハイレベルなセマンティクスを取り入れることで、クロスモーダル表現を改善する。 提案手法は,3つのベンチマークデータセット上での最先端手法よりも優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T15:39:54Z)
• TaxoEnrich: Self-Supervised Taxonomy Completion via Structure-Semantic Representations [28.65753036636082]
  本稿では,既存の分類学における意味的特徴と構造的情報の両方を効果的に活用する新しい分類学補完フレームワークを提案する。 分類エンリッチは,(1)概念の意味的意味と分類学的関係を,強力な事前学習言語モデルに基づいて組み込んだ分類記述型埋め込み,(2)分類の構造情報を符号化して候補位置表現を学習する分類認識シーケンシャルエンコーダの4つの構成要素から構成される。 異なるドメインからの4つの大規模な実世界のデータセットの実験は、TaxoEnrichがすべての評価指標の中で最高のパフォーマンスを達成し、過去の最先端よりも大きなマージンでパフォーマンスを向上していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T08:10:43Z)
• Taxonomy Enrichment with Text and Graph Vector Representations [61.814256012166794]
  我々は,既存の分類学に新たな語を加えることを目的とした分類学の豊かさの問題に対処する。 我々は,この課題に対して,少ない労力で高い結果を得られる新しい手法を提案する。 我々は、異なるデータセットにわたる最先端の結果を達成し、ミスの詳細なエラー分析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-21T09:01:12Z)
• TaxoCom: Topic Taxonomy Completion with Hierarchical Discovery of Novel Topic Clusters [57.59286394188025]
  我々はTaxoComというトピック分類の完成のための新しい枠組みを提案する。 TaxoComは、用語と文書の新たなサブトピッククラスタを発見する。 2つの実世界のデータセットに関する包括的実験により、TaxoComは、用語の一貫性とトピックカバレッジの観点から、高品質なトピック分類を生成するだけでなく、高品質なトピック分類を生成することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T07:07:38Z)
• Who Should Go First? A Self-Supervised Concept Sorting Model for Improving Taxonomy Expansion [50.794640012673064]
  データとビジネスの範囲が実際のアプリケーションで拡大するにつれ、既存の概念を組み込むために拡張する必要がある。 分類学の拡張に関する以前の研究は、新しい概念を独立して同時に処理し、それらの間の潜在的な関係と操作を挿入する適切な順序を無視します。 本稿では,新しい概念の中で局所ハイパーニム・ハイプニム構造を同時に発見し,挿入順序を決定する新しい自己教師付きフレームワークであるtaxoorderを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T11:00:43Z)
• Can Taxonomy Help? Improving Semantic Question Matching using Question Taxonomy [37.57300969050908]
  セマンティックな質問マッチングのためのハイブリッド手法を提案する。 深層学習に基づく質問から得られた質問クラスで最先端のディープラーニングモデルを強化することにより、提案された2層分類を英語の質問に使用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-20T16:23:04Z)
• Taxonomy Completion via Triplet Matching Network [18.37146040410778]
  我々は,クエリのハイパーニム概念とハイポニム概念の両方を発見することで,新しいタスクである「タキソノミー補完」を定式化する。 与えられたクエリの概念に対して適切なハイパーニム, hyponym> ペアを見つけるために,Triplet Matching Network (TMN) を提案する。 TMNは、既存の方法よりも優れた、分類完了タスクと以前の分類拡張タスクの両方で最高のパフォーマンスを実現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-06T07:19:55Z)
• TaxoExpan: Self-supervised Taxonomy Expansion with Position-Enhanced Graph Neural Network [62.12557274257303]
  分類学は機械解釈可能な意味論から成り、多くのウェブアプリケーションに貴重な知識を提供する。 そこで我々は,既存の分類学から,クエリの集合を自動生成するTaxoExpanという,新しい自己教師型フレームワークを提案する。 本研究では,(1)既存の分類学におけるアンカー概念の局所構造を符号化する位置強調グラフニューラルネットワーク,(2)学習モデルが自己超越データにおけるラベルノイズに敏感になるようなノイズローバスト学習の2つの手法を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-26T21:30:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。