異種属性の内容的特徴をハイパーグラフにより統合するエンティティ表現学習

エンティティの内容を表す名前や説明などのテキストで表される様々な異なる種類の属性情報に含まれるエンティティの内容的な特徴を反映したエンティティ表現を獲得する新たなハイパーグラフ表現学習手法を提案する．具体的には，属性情報をエンティティとは異なるノードとして統合したハイパーグラフを定義し，その上で新たに提案するアテンション機構を利用した異種ハイパーグラフエンコーダと属性情報からエンティティを予測するエンティティ予測損失を導入し，属性情報に含まれるエンティティの内容的な特徴をエンティティ表現に統合する．PubMedデータセットを対象としたノード分類において，提案手法が既存手法と比較して高い分類性能を示すことを確認した．