[論文レビュー] Who Should Go First? A Self-Supervised Concept Sorting Model for Improving Taxonomy Expansion

Xiangchen Song, Jiaming Shen+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 8, 2021

Topic Modeling参考文献 32被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、新しい概念同士の上位下位関係を同時に学び、分類体系拡張における最適な挿入順序を決定する自己教師付きフレームワーク、TaxoOrderを提案する。これにより、任意の挿入順序に起因する誤りの伝搬を防ぐ。学習された関係とヒューリスティックパターンを組み合わせて仮想エッジを生成し、トポロジカルソートを適用することで、実世界のデータセットにおいて複数の指標で拡張品質が著しく向上する。

ABSTRACT

Taxonomies have been widely used in various machine learning and text mining systems to organize knowledge and facilitate downstream tasks. One critical challenge is that, as data and business scope grow in real applications, existing taxonomies need to be expanded to incorporate new concepts. Previous works on taxonomy expansion process the new concepts independently and simultaneously, ignoring the potential relationships among them and the appropriate order of inserting operations. However, in reality, the new concepts tend to be mutually correlated and form local hypernym-hyponym structures. In such a scenario, ignoring the dependencies of new concepts and the order of insertion may trigger error propagation. For example, existing taxonomy expansion systems may insert hyponyms to existing taxonomies before their hypernym, leading to sub-optimal expanded taxonomies. To complement existing taxonomy expansion systems, we propose TaxoOrder, a novel self-supervised framework that simultaneously discovers the local hypernym-hyponym structure among new concepts and decides the order of insertion. TaxoOrder can be directly plugged into any taxonomy expansion system and improve the quality of expanded taxonomies. Experiments on the real-world dataset validate the effectiveness of TaxoOrder to enhance taxonomy expansion systems, leading to better-resulting taxonomies with comparison to baselines under various evaluation metrics.

研究の動機と目的

• 新しい概念の挿入順序が任意であることに起因する分類体系拡張における誤りの伝搬を解消すること。
• 従来の独立した挿入アプローチでは無視される、新しい概念同士の上位下位関係を発見すること。
• ラベル付きデータを必要とせず、高品質な挿入順序を決定する自己教師付きフレームワークを開発すること。
• 既存の分類体系拡張システムとシームレスに統合され、拡張された分類体系の品質を向上させること。
• 意味的関係に基づいた概念挿入順序の自動化により、人間の専門家が負担を減らすこと。

提案手法

• TaxoOrderは、自己教師付き学習アプローチを用いて、既存の分類体系から上位下位関係を学ぶ。
• 表面的な名前一致などのヒューリスティックパターンを適用して、新しい概念間の仮想エッジ（pseudo-edges）を生成し、潜在的な上位下位関係をエンコードする。
• これらの仮想エッジから有向無閉路グラフ（DAG）を構築し、新しい概念間の関係的構造を表現する。
• DAGにトポロジカルソートを適用して、上位語がその下位語よりも先に挿入される有効な挿入順序を決定する。
• 得られた順序を用いて、既存の分類体系拡張システムをガイドし、下位語がその潜在的な親が分類体系に存在するようになるまで挿入を遅らせる。
• エンドツーエンドで学習可能であり、既存の拡張パイプラインに簡単に統合可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己教師付きモデルは、分類体系拡張の過程で、新しい概念同士の上位下位関係を効果的に発見できるか？
• RQ2 新しい概念の最適な挿入順序を決定することで、拡張された分類体系の品質が著しく向上するか？
• RQ3 パターンベースのヒューリスティクスと学習済み関係を統合することで、挿入順序のロバスト性とカバレッジがどのように向上するか？
• RQ4 任意またはランダムな挿入順序と比較して、TaxoOrderは誤りの伝搬をどの程度低減するか？
• RQ5 提案されたフレームワークは、既存の分類体系拡張システムと効果的に統合可能で、パフォーマンスを向上させられるか？

主な発見

• TaxoOrderは、2つの実世界のデータセットにおいて、F1、精度、再現率などの複数の評価指標で、ランダム挿入順やパターンのみの挿入順といったベースライン手法を著しく上回る。
• 学習済みの挿入順序が真値の挿入順にほぼ近い性能を達成し、拡張された分類体系における誤ったエッジ数（ENC）が大幅に削減された。
• アブレーションスタディにより、自己教師付き関係学習とパターン強化による仮想エッジ生成の両方が、最終的なパフォーマンスに有意に寄与することが確認された。
• 既存の拡張システムにTaxoOrderを統合することで、基盤となる拡張モデルが完璧でない場合でも、より高品質な分類体系が得られるようになった。
• パターンベースの手法に比べ、DAGにおける孤立概念の数が著しく減少し、より多くの関係をカバーできた。
• 相対的な一般性スコアを学習することこそが、一般化とロバストネスの鍵であることが結果から示された。