Fugu-MT 論文翻訳(概要): TTTTTackling WinoGrande Schemas

論文の概要: TTTTTackling WinoGrande Schemas

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08380v1
Date: Wed, 18 Mar 2020 17:56:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-22 09:31:19.147163
Title: TTTTTackling WinoGrande Schemas
Title（参考訳）: TTTTTackling WinoGrande Schemas
Authors: Sheng-Chieh Lin, Jheng-Hong Yang, Rodrigo Nogueira, Ming-Feng Tsai, Chuan-Ju Wang, Jimmy Lin
Abstract要約: 我々は、AI2 WinoGrande Challengeに取り組むために、T5シーケンス・ツー・シーケンスモデルを使用した。それぞれの例を2つの入力文字列に分解し、それぞれに仮説を含ませ、仮説のスコアとして"entailment"トークンに割り当てられた確率を使用する。 2020年3月13日、私たちの公式のリーダーボードへの最初の提出は0.7673 AUCであり、これはこの時点で最もよく知られている結果であり、前回の成果を5ポイント以上上回った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 56.268862325167575
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We applied the T5 sequence-to-sequence model to tackle the AI2 WinoGrande Challenge by decomposing each example into two input text strings, each containing a hypothesis, and using the probabilities assigned to the "entailment" token as a score of the hypothesis. Our first (and only) submission to the official leaderboard yielded 0.7673 AUC on March 13, 2020, which is the best known result at this time and beats the previous state of the art by over five points.
Abstract（参考訳）: 各例を仮説を含む2つの入力テキスト文字列に分解し,「補足」トークンに割り当てられた確率を仮説のスコアとして用いることで,ai2 winograndeチャレンジに取り組むためにt5シーケンシャル・ツー・シーケンスモデルを適用した。 2020年3月13日、公式のリーダーボードへの最初の(そして唯一の)提出は0.7673 AUCだった。

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