数据库与信息系统研究室师生论文被国际学术会议IJCAI 2022录用
近日，人工智能领域顶会 IJCAI 揭榜。数据库与信息系统研究室1篇论文被IJCAI 2022录用。
IJCAI是人工智能领域重要的学术会议之一，是中国计算机学会（CCF）推荐的人工智能领域A类会议，每年吸引全球学术界和企业界逾千人参加。今年，会议共收到来自全球研究者的4535篇投稿，经过两阶段的严格筛选，最终约15%的论文被录用。
以下为论文介绍：
论文题目：TaxoPrompt: A Prompt-based Generation Method with Taxonomic Context for Self-Supervised Taxonomy Expansion
作者：徐鸿渊，陈雨农，刘子晨，温延龙，袁晓洁
通讯作者：温延龙
录用会议/期刊：IJCAI 2022
论文概述：分类体系是知识的分层分类，被广泛用来促进下游自然语言处理任务。分类体系扩展任务的目的是将新出现的概念纳入现有的分类体系中。之前的工作集中在对分类体系的局部子结构进行建模，忽略了全局结构。本文提出了一个名为TaxoPrompt的框架，利用分类体系上下文进行提示模板学习全局结构。TaxoPrompt使用模板将下游任务转换为带掩码的语言模型预训练任务形式，以便更好地使用表征中的语义知识。为了进一步将全局结构知识注入到语言模型，TaxoPrompt利用由随机游走算法构建的分类体系上下文加强了提示模板。在七个公共基准上的实验表明，本文提出的TaxoPrompt在自动分类体系扩展任务上是有效且高效的，并取得了最先进的性能。