QEN: Applicable Taxonomy Completion via Evaluating Full Taxonomic Relations
Notice bibliographique
Résumé
Taxonomy is a fundamental type of knowledge graph for a wide range of web applications like searching and recommendation systems. To keep a taxonomy automatically updated with the latest concepts, the taxonomy completion task matches a pair of proper hypernym and hyponym in the original taxonomy with the new concept as its parent and child. Previous solutions utilize term embeddings as input and only evaluate the parent-child relations between the new concept and the hypernym-hyponym pair. Such methods ignore the important sibling relations, and are not applicable in reality since term embeddings are not available for the latest concepts. They also suffer from the relational noise of the “pseudo-leaf” node, which is a null node acting as a node’s hyponym to enable the new concept to be a leaf node. To tackle the above drawbacks, we propose the Quadruple Evaluation Network (QEN), a novel taxonomy completion framework that utilizes easily accessible term descriptions as input, and applies pretrained language model and code attention for accurate inference while reducing online computation. QEN evaluates both parent-child and sibling relations to both enhance the accuracy and reduce the noise brought by pseudo-leaf. Extensive experiments on three real-world datasets in different domains with different sizes and term description sources prove the effectiveness and robustness of QEN on overall performance and especially the performance for adding non-leaf nodes, which largely surpasses previous methods and achieves the new state-of-the-art of the task.1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».