論文の概要: Taxonomy Tree Generation from Citation Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03761v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 02:40:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:54:52.370934
• Title: Taxonomy Tree Generation from Citation Graph
• Title（参考訳）: サイテーショングラフからの分類木の生成
• Authors: Yuntong Hu, Zhuofeng Li, Zheng Zhang, Chen Ling, Raasikh Kanjiani, Boxin Zhao, Liang Zhao,
• Abstract要約: HiGTLは、人為的な指示や好みのトピックによってガイドされる、新しいエンドツーエンドフレームワークである。 我々は,各クラスタに中心的な概念を反復的に生成する,新しい分類ノード言語化戦略を開発した。 実験により、HiGTLはコヒーレントで高品質な概念を効果的に生成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.188580557890942
• License:
• Abstract: Constructing taxonomies from citation graphs is essential for organizing scientific knowledge, facilitating literature reviews, and identifying emerging research trends. However, manual taxonomy construction is labor-intensive, time-consuming, and prone to human biases, often overlooking pivotal but less-cited papers. In this paper, to enable automatic hierarchical taxonomy generation from citation graphs, we propose HiGTL (Hierarchical Graph Taxonomy Learning), a novel end-to-end framework guided by human-provided instructions or preferred topics. Specifically, we propose a hierarchical citation graph clustering method that recursively groups related papers based on both textual content and citation structure, ensuring semantically meaningful and structurally coherent clusters. Additionally, we develop a novel taxonomy node verbalization strategy that iteratively generates central concepts for each cluster, leveraging a pre-trained large language model (LLM) to maintain semantic consistency across hierarchical levels. To further enhance performance, we design a joint optimization framework that fine-tunes both the clustering and concept generation modules, aligning structural accuracy with the quality of generated taxonomies. Extensive experiments demonstrate that HiGTL effectively produces coherent, high-quality taxonomies.
• Abstract（参考訳）: 引用グラフから分類学を構築することは、科学的知識の整理、文献レビューの促進、新たな研究動向の特定に不可欠である。 しかし、手動の分類学の構築は労働集約的であり、時間がかかり、人間の偏見に傾向があり、しばしば重要でない論文を見落としている。 本稿では、引用グラフから自動的に階層的な分類を生成できるようにするために、人為的な指示や好まれるトピックをガイドする新しいエンドツーエンドフレームワークであるHiGTL(Hierarchical Graph Taxonomy Learning)を提案する。 具体的には,テキストの内容と引用構造の両方に基づいて関連論文を再帰的にグループ化する階層的引用グラフクラスタリング手法を提案する。 さらに,学習済みの大規模言語モデル (LLM) を利用して,階層レベルのセマンティック一貫性を維持することにより,各クラスタの中心概念を反復的に生成する新たな分類ノード言語化戦略を開発した。 クラスタリングと概念生成モジュールの両方を微調整し、構造的精度と生成した分類の質を整合させる共同最適化フレームワークを設計する。 大規模な実験により、HiGTLはコヒーレントで高品質な分類を効果的に生成することが示された。

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