基于有序逻辑分类的三元组相关性打分——WSDM Cup 2017 的 Celosia 三元组打分器
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2017-12-27 v1
摘要
在本文中，我们报告了参与 WSDM Cup 2017 挑战赛任务2：三元组打分的情况。在该任务中，我们获得了具有“类类型”关系的三元组，这些三元组带有从0到7的人工标注相关性分数，其中7表示“最相关”，0表示“最不相关”。该任务聚焦于两种此类关系：职业与国籍。我们构建了一个能够自动预测未见过三元组相关性分数的系统。我们的模型主要基于监督机器学习，其中我们使用了精心设计的特征来构建基于逻辑序数回归(Logistic Ordinal Regression)的分类模型。所提出的系统取得了0.73的总体准确率分数与0.36的Kendall's tau分数。
引用
@article{arxiv.1712.08673,
title = {Relevance Scoring of Triples Using Ordinal Logistic Classification - The Celosia Triple Scorer at WSDM Cup 2017},
author = {Nausheen Fatma and Manoj K. Chinnakotla and Manish Shrivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.08673},
year = {2017}
}
备注
Triple Scorer at WSDM Cup 2017, see arXiv:1712.08081