論文の概要: Modelling Commonsense Commonalities with Multi-Facet Concept Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16984v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 21:36:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 00:30:45.609433
• Title: Modelling Commonsense Commonalities with Multi-Facet Concept Embeddings
• Title（参考訳）: 多面的概念埋め込みを用いたCommonsense Commonalitiesのモデリング
• Authors: Hanane Kteich, Na Li, Usashi Chatterjee, Zied Bouraoui, Steven Schockaert,
• Abstract要約: 概念埋め込みは興味のある性質を共有する概念を識別する。 標準埋め込みは基本的な分類学的カテゴリーを反映しており、より特定の側面を参照する共通点を見つけるのに適さない。 これは、より多様なコモンセンス特性をキャプチャし、下流タスクの結果を継続的に改善する埋め込みにつながることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.52752452574944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concept embeddings offer a practical and efficient mechanism for injecting commonsense knowledge into downstream tasks. Their core purpose is often not to predict the commonsense properties of concepts themselves, but rather to identify commonalities, i.e.\ sets of concepts which share some property of interest. Such commonalities are the basis for inductive generalisation, hence high-quality concept embeddings can make learning easier and more robust. Unfortunately, standard embeddings primarily reflect basic taxonomic categories, making them unsuitable for finding commonalities that refer to more specific aspects (e.g.\ the colour of objects or the materials they are made of). In this paper, we address this limitation by explicitly modelling the different facets of interest when learning concept embeddings. We show that this leads to embeddings which capture a more diverse range of commonsense properties, and consistently improves results in downstream tasks such as ultra-fine entity typing and ontology completion.
• Abstract（参考訳）: コンセプト埋め込みは、下流のタスクに常識知識を注入するための実用的で効率的なメカニズムを提供する。 彼らの中核的な目的は、しばしば概念自体の常識的性質を予測しないことではなく、共通の性質、すなわちある興味のある性質を共有する概念の集合を識別することである。 このような共通性は帰納的一般化の基礎であり、したがって高品質な概念の埋め込みは学習を容易にし、より堅牢にすることができる。 残念なことに、標準埋め込みは主に基本的な分類学のカテゴリーを反映しており、より特定の側面(例えば、対象の色や素材)を参照する共通点を見つけるのに適さない。 本稿では,概念の埋め込みを学習する際の関心の異なる側面を明示的にモデル化することで,この制限に対処する。 これは、より多様なコモンセンス特性をキャプチャし、超微細なエンティティタイピングやオントロジー補完といった下流タスクの結果を一貫して改善する埋め込みにつながることを示す。

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