論文の概要: $\textit{Rank, Chunk and Expand}$: Lineage-Oriented Reasoning for Taxonomy Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13282v1
• Date: Mon, 19 May 2025 16:06:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.719441
• Title: $\textit{Rank, Chunk and Expand}$: Lineage-Oriented Reasoning for Taxonomy Expansion
• Title（参考訳）: $\textit{Rank, Chunk and Expand}$: 分類学拡張のための線形指向推論
• Authors: Sahil Mishra, Kumar Arjun, Tanmoy Chakraborty,
• Abstract要約: LORexは、効率的な分類学拡張のための識別的ランキングと生成的推論を組み合わせたプラグアンドプレイフレームワークである。 LORexの精度は12%向上し,Wu & Palmerの類似度は5%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.673293240849787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Taxonomies are hierarchical knowledge graphs crucial for recommendation systems, and web applications. As data grows, expanding taxonomies is essential, but existing methods face key challenges: (1) discriminative models struggle with representation limits and generalization, while (2) generative methods either process all candidates at once, introducing noise and exceeding context limits, or discard relevant entities by selecting noisy candidates. We propose LORex ($\textbf{L}$ineage-$\textbf{O}$riented $\textbf{Re}$asoning for Taxonomy E$\textbf{x}$pansion), a plug-and-play framework that combines discriminative ranking and generative reasoning for efficient taxonomy expansion. Unlike prior methods, LORex ranks and chunks candidate terms into batches, filtering noise and iteratively refining selections by reasoning candidates' hierarchy to ensure contextual efficiency. Extensive experiments across four benchmarks and twelve baselines show that LORex improves accuracy by 12% and Wu & Palmer similarity by 5% over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 分類学は、レコメンデーションシステムやWebアプリケーションに不可欠な階層的な知識グラフである。 1)識別的モデルでは表現限界や一般化に苦しむ一方,(2) 生成的手法ではすべての候補を一度に処理し,ノイズを導入し,文脈制限を超過するか,あるいはノイズの多い候補を選択することによって関連エンティティを破棄する。 LORex ($\textbf{L}$ineage-$\textbf{O}$riented $\textbf{Re}$asoning for Taxonomy E$\textbf{x}$pansion は、識別的ランク付けと生成的推論を併用し、効率的な分類拡張を行うためのプラグアンドプレイフレームワークである。 従来の方法とは異なり、LORexは候補項を分類してバッチに分類し、ノイズをフィルタリングし、候補階層を推論して選択を反復的に精製し、文脈的効率を確保する。 4つのベンチマークと12のベースラインにわたる大規模な実験により、LORexは精度を12%向上し、Wu & Palmerは最先端の手法よりも5%向上した。

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