Fugu-MT 論文翻訳(概要): Article Classification with Graph Neural Networks and Multigraphs

論文の概要: Article Classification with Graph Neural Networks and Multigraphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11341v2
Date: Tue, 28 May 2024 09:22:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 04:26:52.966298
Title: Article Classification with Graph Neural Networks and Multigraphs
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークとマルチグラフを用いた記事分類
Authors: Khang Ly, Yury Kashnitsky, Savvas Chamezopoulos, Valeria Krzhizhanovskaya,
Abstract要約: 単純なグラフニューラルネットワーク(GNN)パイプラインを多グラフ表現で拡張することにより,記事分類の性能を向上させる手法を提案する。完全に教師されたトランスダクティブノード分類実験は、Open Graph Benchmark OGBN-arXivデータセットとPubMed糖尿病データセットで実施されている。その結果、マルチグラフはデフォルトグラフと比較して、様々なGNNモデルの性能を一貫して改善することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12499537119440243
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Classifying research output into context-specific label taxonomies is a challenging and relevant downstream task, given the volume of existing and newly published articles. We propose a method to enhance the performance of article classification by enriching simple Graph Neural Network (GNN) pipelines with multi-graph representations that simultaneously encode multiple signals of article relatedness, e.g. references, co-authorship, shared publication source, shared subject headings, as distinct edge types. Fully supervised transductive node classification experiments are conducted on the Open Graph Benchmark OGBN-arXiv dataset and the PubMed diabetes dataset, augmented with additional metadata from Microsoft Academic Graph and PubMed Central, respectively. The results demonstrate that multi-graphs consistently improve the performance of a variety of GNN models compared to the default graphs. When deployed with SOTA textual node embedding methods, the transformed multi-graphs enable simple and shallow 2-layer GNN pipelines to achieve results on par with more complex architectures.
Abstract（参考訳）: 研究成果を文脈固有のラベル分類に分類することは、既存の記事や新しく公開された記事の量を考えると、困難で関連性の高い下流課題である。本稿では,複数の記事関連性,eg参照,共著者,共著者,共有出版元,共有被写体見出しを異なるエッジタイプとして同時に符号化する,シンプルなグラフニューラルネットワーク(GNN)パイプラインにマルチグラフ表現を付加することにより,記事分類の性能を向上させる手法を提案する。完全な教師付きトランスダクティブノード分類実験は、Open Graph Benchmark OGBN-arXivデータセットとPubMed糖尿病データセットで行われ、それぞれMicrosoft Academic GraphとPubMed Centralのメタデータが追加されている。その結果、マルチグラフはデフォルトグラフと比較して、様々なGNNモデルの性能を一貫して改善することを示した。 SOTAテキストノードの埋め込み方式でデプロイすると、変換されたマルチグラフは、より複雑なアーキテクチャと同等に、単純で浅い2層GNNパイプラインを実現できる。

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