論文の概要: Node Classification With Integrated Reject Option

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03190v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 10:22:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:28.880268
• Title: Node Classification With Integrated Reject Option
• Title（参考訳）: 統合されたリジェクトオプションによるノード分類
• Authors: Uday Bhaskar, Jayadratha Gayen, Charu Sharma, Naresh Manwani,
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるノード分類の新しい手法であるNCwRを提案する。 我々は,Cora,Citeseer,Pubmedの3つの標準引用ネットワークデータセットを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0497759658090775
• License:
• Abstract: One of the key tasks in graph learning is node classification. While Graph neural networks have been used for various applications, their adaptivity to reject option setting is not previously explored. In this paper, we propose NCwR, a novel approach to node classification in Graph Neural Networks (GNNs) with an integrated reject option, which allows the model to abstain from making predictions when uncertainty is high. We propose both cost-based and coverage-based methods for classification with abstention in node classification setting using GNNs. We perform experiments using our method on three standard citation network datasets Cora, Citeseer and Pubmed and compare with relevant baselines. We also model the Legal judgment prediction problem on ILDC dataset as a node classification problem where nodes represent legal cases and edges represent citations. We further interpret the model by analyzing the cases that the model abstains from predicting by visualizing which part of the input features influenced this decision.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習における重要なタスクの1つはノード分類である。 グラフニューラルネットワークは様々な用途で使用されているが、オプション設定を拒否する適応性については、これまでは検討されていない。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるノード分類の新しい手法であるNCwRを提案する。 本稿では,GNNを用いたノード分類設定において,コストベースとカバレッジベースの両方の分類手法を提案する。 我々は,Cora,Citeseer,Pubmedの3つの標準引用ネットワークデータセットを用いて実験を行い,関連するベースラインと比較した。 また、ILDCデータセット上の法的な判断予測問題をノード分類問題としてモデル化し、ノードが訴訟を表現し、エッジが引用を表現する。 さらに、入力特徴のどの部分がこの決定に影響を及ぼすかを可視化することにより、モデルが予測から逸脱するケースを分析して、モデルをさらに解釈する。

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