論文の概要: TaxoBell: Gaussian Box Embeddings for Self-Supervised Taxonomy Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09633v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 17:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.480922
• Title: TaxoBell: Gaussian Box Embeddings for Self-Supervised Taxonomy Expansion
• Title（参考訳）: TaxoBell: 自己監督型タコノミー拡張のためのガウシアンボックス埋め込み
• Authors: Sahil Mishra, Srinitish Srinivasan, Srikanta Bedathur, Tanmoy Chakraborty,
• Abstract要約: 分類学は様々な領域にまたがる構造化知識表現のバックボーンを形成する。 既存の自動手法は点ベースのベクトル埋め込みに依存している。 Boxの埋め込みは、封じ込めと不整合を可能にすることで、有望な代替手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.5809347473818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Taxonomies form the backbone of structured knowledge representation across diverse domains, enabling applications such as e-commerce catalogs, semantic search, and biomedical discovery. Yet, manual taxonomy expansion is labor-intensive and cannot keep pace with the emergence of new concepts. Existing automated methods rely on point-based vector embeddings, which model symmetric similarity and thus struggle with the asymmetric "is-a" relationships that are fundamental to taxonomies. Box embeddings offer a promising alternative by enabling containment and disjointness, but they face key issues: (i) unstable gradients at the intersection boundaries, (ii) no notion of semantic uncertainty, and (iii) limited capacity to represent polysemy or ambiguity. We address these shortcomings with TaxoBell, a Gaussian box embedding framework that translates between box geometries and multivariate Gaussian distributions, where means encode semantic location and covariances encode uncertainty. Energy-based optimization yields stable optimization, robust modeling of ambiguous concepts, and interpretable hierarchical reasoning. Extensive experimentation on five benchmark datasets demonstrates that TaxoBell significantly outperforms eight state-of-the-art taxonomy expansion baselines by 19% in MRR and around 25% in Recall@k. We further demonstrate the advantages and pitfalls of TaxoBell with error analysis and ablation studies.
• Abstract（参考訳）: 分類学は、さまざまなドメインにまたがる構造化知識表現のバックボーンを形成し、eコマースカタログ、セマンティックサーチ、生物医学的発見などの応用を可能にしている。 しかし、手動の分類学拡張は労働集約的であり、新しい概念の出現に追随することができない。 既存の自動手法は、対称類似性をモデル化し、分類学の基本となる非対称な「is-a」関係に苦慮する点ベースのベクトル埋め込みに依存している。 Boxの埋め込みは、封じ込めと不一致を可能にすることで、有望な代替手段を提供するが、それらは重要な問題に直面している。 (i) 交差境界における不安定な勾配。 (二)意味的不確実性の概念がなく、 (三)多義性又は曖昧性を表す能力に限界があること。 ボックスジオメトリと多変量ガウス分布を変換するガウスボックス埋め込みフレームワークであるTaxoBellでは,意味的位置と共分散を符号化して不確実性を符号化する。 エネルギーベースの最適化は、安定な最適化、曖昧な概念の堅牢なモデリング、解釈可能な階層的推論をもたらす。 5つのベンチマークデータセットの大規模な実験によると、TaxoBellは8つの最先端の分類学拡張ベースラインをMRRで19%、Recall@kで約25%上回っている。 さらに,TaxoBellの誤り解析とアブレーション研究によるメリットと落とし穴について述べる。

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