論文の概要: Data Annealing for Informal Language Understanding Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13833v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 09:27:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 03:42:46.782117
• Title: Data Annealing for Informal Language Understanding Tasks
• Title（参考訳）: インフォーマル言語理解タスクのためのデータアニーリング
• Authors: Jing Gu, Zhou Yu
• Abstract要約: 本稿では,非公式な言語タスクのパフォーマンスギャップを埋めるために,データアニーリング変換学習手法を提案する。 これは、非公式言語でBERTのような事前訓練されたモデルを利用することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.2988222278475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a huge performance gap between formal and informal language understanding tasks. The recent pre-trained models that improved the performance of formal language understanding tasks did not achieve a comparable result on informal language. We pro-pose a data annealing transfer learning procedure to bridge the performance gap on informal natural language understanding tasks. It successfully utilizes a pre-trained model such as BERT in informal language. In our data annealing procedure, the training set contains mainly formal text data at first; then, the proportion of the informal text data is gradually increased during the training process. Our data annealing procedure is model-independent and can be applied to various tasks. We validate its effectiveness in exhaustive experiments. When BERT is implemented with our learning procedure, it outperforms all the state-of-the-art models on the three common informal language tasks.
• Abstract（参考訳）: フォーマルな言語理解タスクと非公式な言語理解タスクの間には、大きなパフォーマンスギャップがあります。 フォーマル言語理解タスクの性能を改善した最近の事前学習モデルでは、非公式言語では同等の結果が得られなかった。 非公式自然言語理解タスクの性能ギャップを埋めるために,データアニーリング転送学習手順を提案する。 bertのような事前学習されたモデルを非公式言語でうまく利用する。 データアニール処理では、トレーニングセットには主に形式的なテキストデータが含まれており、トレーニングプロセス中に非公式なテキストデータの比率が徐々に増加する。 データアニーリング手順はモデル非依存であり、様々なタスクに適用できる。 我々はその効果を徹底的な実験で検証する。 BERTが我々の学習手順で実装されると、3つの共通言語タスクにおいて最先端のモデルよりも優れる。

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