MetaFill：面向异构信息网络的元路径生成的文本填充方法
计算与语言
2022-10-17 v1
摘要
异构信息网络（HIN）对于研究包含多种边类型和节点类型的复杂网络至关重要。元路径，即节点类型与边类型的序列，是嵌入 HIN 的核心技术。由于人工策划元路径耗时费力，迫切需要有自动化的元路径生成方法。现有的元路径生成方法无法充分利用 HIN 中丰富的文本信息，如节点名称和边类型名称。为解决该问题，我们提出 MetaFill，一种基于文本填充的元路径生成方法。MetaFill 的核心思想是将元路径识别问题表述为词序列填充问题，可由预训练语言模型（PLM）推进。我们观察到，在两个真实世界 HIN 数据集的链接预测和节点分类任务中，MetaFill 相对于现有元路径生成方法以及不利用元路径的图嵌入方法均具有优越性能。我们进一步展示了 MetaFill 如何在零样本设定下准确分类边，而现有方法无法生成任何元路径。MetaFill 利用 PLM 生成用于图嵌入的元路径，为语言模型在图分析中的应用开辟了新途径。
引用
@article{arxiv.2210.07488,
title = {MetaFill: Text Infilling for Meta-Path Generation on Heterogeneous Information Networks},
author = {Zequn Liu and Kefei Duan and Junwei Yang and Hanwen Xu and Ming Zhang and Sheng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.07488},
year = {2022}
}
备注
Accepted by the main conference of EMNLP 2022