論文の概要: Formal Concept Lattices are Good Semantic Scaffolds for Concept-Based Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05471v1
- Date: Wed, 03 Jun 2026 21:50:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.42126
- Title: Formal Concept Lattices are Good Semantic Scaffolds for Concept-Based Learning
- Title（参考訳）: 形式的概念格子は概念に基づく学習に良い意味論的サッフルである
- Authors: Deepika SN Vemuri, Sayanta Adhikari, Ankit Saha, Krishn Vishwas Kher, Vineeth N Balasubramanian,
- Abstract要約: ディープラーニングモデルにとって、セマンティクスの学習は、解釈可能で、人間の推論に適合することが不可欠である。
概念ベースのモデルは、意味のあるセマンティック抽象化を通じてクラスを表現することによって、これにアプローチする。
ニューラルネットワーク学習を導くために,形式的概念格子が基本的意味足場を提供することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.873980931052685
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning semantics is essential for deep learning models to be interpretable and better aligned with human reasoning. Concept-based models approach this by representing classes through meaningful semantic abstractions, but typically treat all concepts as a flat, unstructured set learned at a single neural network layer. This overlooks a fundamental property of human semantic understanding: concepts being organized hierarchically, from general to specific. While deep networks do learn a hierarchy of visual features, this structure is rarely aligned with explicit semantic hierarchies. Drawing on Formal Concept Analysis, we demonstrate that formal concept lattices provide principled semantic scaffolds to guide neural network learning. These lattices naturally identify where in the network concepts should be learned based on their level of generality. This allows the model to develop staged, semantically grounded representations throughout its depth. Empirical results on real-world datasets show that our models produce more interpretable embeddings, support more effective interventions, and learn concept representations that are both meaningful and hierarchically structured.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルにとって、セマンティクスの学習は、人間の推論とよりよく一致して解釈可能であることが不可欠である。
概念ベースのモデルは、意味のあるセマンティック抽象化を通じてクラスを表現することによって、これをアプローチするが、通常、すべての概念を単一のニューラルネットワーク層で学んだフラットで非構造化セットとして扱う。
これは人間の意味理解の基本的な性質を見落としている:概念は階層的に、一般的なものから特定のものへと構成される。
深層ネットワークは視覚的特徴の階層構造を学習するが、この構造は明示的な意味的階層と整合することが滅多にない。
フォーマルな概念分析に基づいて,ニューラルネットワーク学習を導くために,形式的な概念格子が基本的意味足場を提供することを示した。
これらの格子は、その一般化のレベルに基づいて、ネットワーク概念のどこを学ぶべきかを自然に識別する。
これにより、モデルはその深さを通してステージ化され、セマンティックに基底付けられた表現を開発することができる。
実世界のデータセットにおける実証的な結果は、我々のモデルがより解釈可能な埋め込みを生成し、より効果的な介入をサポートし、意味的かつ階層的に構造化された概念表現を学ぶことを示している。
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