Vi presenterar en halvövervakad inlärningsram baserad på grafen inbäddningar. Med tanke på en graf mellan instanser, vi tränar en inbäddning för varje instans att gemensamt förutsäga klassens etikett och området sammanhang i grafen. Vi utvecklar både transduktiva och induktiva varianter av vår metod. I den transduktiva varianten av vår metod bestäms klassetiketterna av både inbäddade och ingående vektorer, medan inbäddningarna i den induktiva varianten definieras som en parametrisk funktion av funktionsvektorerna, så att förutsägelser kan göras vid tillfällen som inte syns under träningen. På en stor och mångfaldig uppsättning referensuppgifter, inklusive textklassificering, fjärrövervakad enhetsextraktion och enhetsklassificering, visar vi förbättrad prestanda jämfört med många av de befintliga modellerna.
Planetoid REF utvecklar både transduktiva och induktiva metoder för att gemensamt förutsäga klassetiketten och kvarterssammanhanget i grafen.
Revisiting Semi-Supervised Learning with Graph Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}