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J-GLOBAL ID：202002270264995542   整理番号：20A2472520

意味論的近接性によるノード埋込みの改善【JST・京大機械翻訳】

Refining Node Embeddings via Semantic Proximity

著者 (2件)： Chekol Melisachew Wudage (Department of Information and Computing Sciences, Utrecht University, Utrecht, Netherlands) ,  Pirro Giuseppe (Department of Computer Science, Sapienza University of Rome, Rome, Italy)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12506  ページ： 74-91  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフノード埋込みを学習するための多様な利用可能なアプローチがある。それらの共通の根底にあるタスクの一つは,表現学習技術に供給される(バイアス)ランダムウォークの生成である。いくつかの技術は構造情報を用いて偏ったランダムウォークを生成する。他のアプローチも,意味情報のいくつかの形式に依存する。前者は純粋に構造的であるが,意味的に豊富なネットワークで利用可能な知識を十分に考慮しないので,後者は複雑な入力(例えば,メタパス)あるいは利用可能なノードタイプのみを必要とする。この論文の目的は,2つの主成分を特徴とするNESP(セマンティックプロキシビリティによるNode Embeddings)を導入することによって,これらの限界を克服することである。第一は,述語間の意味的関連性をレバレッジすることによって,ランダムウォークをバイアスする4つの異なる方法を提供する。第2の成分は,意味的近接性の概念を活用することによって,精錬(既存の)埋込みに焦点を合わせる。この成分は,固定半径の球内にあるノードの意味論的隣接ノードの埋込みを課すノード埋込みの初期集合を反復的に精密化する。広範な実験的評価と関連研究との比較を論じた。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意味論 ,  ネットワーク ,  精錬 ,  酔歩 ,  精密化 ,  バイアス
準シソーラス用語： 述語 ,  意味情報 ,  近接性 ,  隣接ノード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味論 ,  近接性 ,  ノード ,  埋込み