論文の概要: Gradient-Based Adversarial Training on Transformer Networks for Detecting Check-Worthy Factual Claims

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07725v2
• Date: Thu, 21 May 2020 12:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 19:15:38.685906
• Title: Gradient-Based Adversarial Training on Transformer Networks for Detecting Check-Worthy Factual Claims
• Title（参考訳）: チェックWorthy Factual Claim検出のための変圧器ネットワークの勾配学習
• Authors: Kevin Meng, Damian Jimenez, Fatma Arslan, Jacob Daniel Devasier, Daniel Obembe, Chengkai Li
• Abstract要約: 本稿では,最初の逆正則変換型クレームスポッタモデルを提案する。 現在の最先端モデルよりもF1スコアが4.70ポイント向上した。 本稿では,変換器モデルに逆学習を適用する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7543966923106438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a study on the efficacy of adversarial training on transformer neural network models, with respect to the task of detecting check-worthy claims. In this work, we introduce the first adversarially-regularized, transformer-based claim spotter model that achieves state-of-the-art results on multiple challenging benchmarks. We obtain a 4.70 point F1-score improvement over current state-of-the-art models on the ClaimBuster Dataset and CLEF2019 Dataset, respectively. In the process, we propose a method to apply adversarial training to transformer models, which has the potential to be generalized to many similar text classification tasks. Along with our results, we are releasing our codebase and manually labeled datasets. We also showcase our models' real world usage via a live public API.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 変圧器ニューラルネットモデルに対する対人訓練の有効性について, チェック価値のあるクレームを検出するタスクについて検討する。 そこで本研究では,複数の難解なベンチマークで最先端の結果を得るための,最初の非正規化・変圧器ベースのクレームスポッターモデルを提案する。 我々は,ClaymBuster Dataset と CLEF2019 Dataset の現在の最先端モデルに対して,それぞれ4.70ポイントのF1スコア改善を実現した。 そこで本研究では,様々なテキスト分類タスクに一般化する可能性を持つトランスフォーマモデルに対して,逆訓練を適用する手法を提案する。 結果に加えて、コードベースと手作業でラベル付きデータセットもリリースしています。 また、ライブ公開APIを通じて、モデルの実世界の使用状況も紹介します。

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