論文の概要: Adversarial Training Based Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05602v1
• Date: Wed, 10 Jun 2020 01:41:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 05:32:48.090244
• Title: Adversarial Training Based Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 感情分析のためのマルチソース非教師なしドメイン適応型逆訓練
• Authors: Yong Dai, Jian Liu, Xiancong Ren, Zenglin Xu
• Abstract要約: 感情分析のためのマルチソース領域適応手法に基づく2つの伝達学習フレームワークを提案する。 最初のフレームワークは、新しいWeighting Schemeベースのunsupervised Domain Adaptation framework (WS-UDA)で、ソース分類器を組み合わせてターゲットインスタンスの擬似ラベルを取得する。 2つめのフレームワークは、2段階トレーニングベースの教師なしドメイン適応フレームワーク(2ST-UDA)である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.05317868659781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-source unsupervised domain adaptation (MS-UDA) for sentiment analysis (SA) aims to leverage useful information in multiple source domains to help do SA in an unlabeled target domain that has no supervised information. Existing algorithms of MS-UDA either only exploit the shared features, i.e., the domain-invariant information, or based on some weak assumption in NLP, e.g., smoothness assumption. To avoid these problems, we propose two transfer learning frameworks based on the multi-source domain adaptation methodology for SA by combining the source hypotheses to derive a good target hypothesis. The key feature of the first framework is a novel Weighting Scheme based Unsupervised Domain Adaptation framework (WS-UDA), which combine the source classifiers to acquire pseudo labels for target instances directly. While the second framework is a Two-Stage Training based Unsupervised Domain Adaptation framework (2ST-UDA), which further exploits these pseudo labels to train a target private extractor. Importantly, the weights assigned to each source classifier are based on the relations between target instances and source domains, which measured by a discriminator through the adversarial training. Furthermore, through the same discriminator, we also fulfill the separation of shared features and private features. Experimental results on two SA datasets demonstrate the promising performance of our frameworks, which outperforms unsupervised state-of-the-art competitors.
• Abstract（参考訳）: 感情分析のためのマルチソース非教師付きドメイン適応(MS-UDA)は、複数のソースドメインで有用な情報を活用し、教師付き情報を持たないラベルなしのターゲットドメインでSAを支援することを目的としている。 既存のMS-UDAのアルゴリズムは共有特徴、すなわちドメイン不変情報のみを利用するか、NLPの弱い仮定、例えば滑らかさの仮定に基づいている。 これらの問題を避けるため,本論文では,ソース仮説を組み合わせ,良好な目標仮説を導出することにより,saの多元領域適応手法に基づく2つのトランスファー学習フレームワークを提案する。 最初のフレームワークの重要な機能は、新しいWeighting Schemeベースのunsupervised Domain Adaptation framework (WS-UDA)である。 第2のフレームワークは、教師なしドメイン適応フレームワーク(unsupervised domain adaptation framework, 2st-uda)に基づく2段階のトレーニングである。 重要なことは、各ソース分類器に割り当てられた重みは、ターゲットインスタンスとソースドメインの関係に基づいており、その関係は、敵の訓練によって判別器によって測定される。 さらに、同一の判別子を通して、共有機能とプライベート機能の分離も実現します。 2つのSAデータセットによる実験結果から,我々のフレームワークの有望な性能が実証された。

関連論文リスト

• Data-Efficient CLIP-Powered Dual-Branch Networks for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [4.7589762171821715]
  Source-free Unsupervised Domain Adaptation (SF-UDA) は、ソースサンプルに直接アクセスすることなく、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインにモデルのパフォーマンスを転送することを目的としている。 データ効率のよいCLIP方式のデュアルブランチネットワーク(CDBN)を導入し、限られたソースデータとプライバシの問題に対処する。 CDBNは、7つのデータセット上の31の転送タスクにわたる既存のメソッドよりもはるかに少ないソースドメインサンプルで、最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T09:25:49Z)
• Contrastive Adversarial Training for Unsupervised Domain Adaptation [2.432037584128226]
  様々なドメイン適応タスクにおいて、ドメイン逆行訓練がうまく採用されている。 大規模なモデルでは、敵のトレーニングがソースドメインに偏りやすく、ターゲットドメインにはほとんど適応しない。 本稿では、ラベル付きソースドメインのサンプルを利用して、ターゲットドメインの機能生成を強化・調整するコントラッシブ・逆行訓練(CAT)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T17:59:21Z)
• Uncertainty-guided Open-Set Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Target-private Class Segregation [22.474866164542302]
  UDAアプローチはソースとターゲットドメインが同じラベル空間を共有していると一般的に仮定する。 本稿では、SF-OSDA(Source-Free Open-set Domain Adaptation)設定の課題について考察する。 本稿では,サンプルを複数の未知のクラスに分離することで,ターゲット・プライベートカテゴリの粒度を利用したSF-OSDAの新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:52:00Z)
• Semi-supervised Domain Adaptive Structure Learning [72.01544419893628]
  半教師付きドメイン適応 (SSDA) は,1) アノテーションの低いデータに過度に適合する手法と,2) ドメイン間の分散シフトの両方を克服しなければならない課題である。 SSLとDAの協調を正規化するための適応型構造学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T06:11:16Z)
• Joint Distribution Alignment via Adversarial Learning for Domain Adaptive Object Detection [11.262560426527818]
  教師なしのドメイン適応オブジェクト検出は、リッチラベル付きデータで訓練された元のソースドメインから、ラベルなしデータで新しいターゲットドメインに適応することを目的としている。 近年、主流のアプローチは、敵対的学習を通じてこのタスクを実行するが、それでも2つの制限に悩まされている。 上記の課題に対処するために,JADF(Joint Adaptive Detection framework)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-19T00:27:08Z)
• Instance Level Affinity-Based Transfer for Unsupervised Domain Adaptation [74.71931918541748]
  ILA-DAと呼ばれる適応中のソースからターゲットへの転送に対するインスタンス親和性に基づく基準を提案する。 まず、ソースとターゲットをまたいだ類似および異種サンプルを抽出し、マルチサンプルのコントラスト損失を利用してドメインアライメントプロセスを駆動する信頼性が高く効率的な手法を提案する。 ILA-DAの有効性は、様々なベンチマークデータセットに対する一般的なドメイン適応手法よりも精度が一貫した改善を観察することによって検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-03T01:33:14Z)
• Inferring Latent Domains for Unsupervised Deep Domain Adaptation [54.963823285456925]
  Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きデータが利用できないターゲットドメインでモデルを学習する問題を指す。 本稿では,視覚データセット中の潜在ドメインを自動的に発見することにより,udaの問題に対処する新しい深層アーキテクチャを提案する。 提案手法を公開ベンチマークで評価し,最先端のドメイン適応手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T14:33:33Z)
• Curriculum CycleGAN for Textual Sentiment Domain Adaptation with Multiple Sources [68.31273535702256]
  我々は,C-CycleGAN(C-CycleGAN)という,新しいインスタンスレベルのMDAフレームワークを提案する。 C-CycleGANは、(1)異なるドメインからのテキスト入力を連続的な表現空間にエンコードする事前訓練されたテキストエンコーダ、(2)ソースとターゲットドメイン間のギャップを埋めるカリキュラムインスタンスレベルの適応を伴う中間ドメインジェネレータ、(3)中間ドメインで最終感情分類のために訓練されたタスク分類器の3つのコンポーネントから構成される。 3つのベンチマークデータセットに対して広範な実験を行い、最先端のDAアプローチよりも大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T14:50:55Z)
• Adversarial Dual Distinct Classifiers for Unsupervised Domain Adaptation [67.83872616307008]
  Unversarial Domain adaptation (UDA)は、異なる分散されたラベル付きソースドメインから学習モデルを構築することで、ラベルなしのターゲットサンプルを認識しようとする。 本稿では,タスク固有のカテゴリ境界に一致するソースとターゲット領域のデータ分布を同時に整合させる新しいアドリラルデュアル・ディスタンス・ネットワーク(AD$2$CN)を提案する。 具体的には、ドメイン不変の特徴発生器を利用して、識別的クロスドメインアライメントのガイダンスにより、ソースとターゲットデータを潜在共通空間に埋め込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-27T01:29:10Z)
• Alleviating Semantic-level Shift: A Semi-supervised Domain Adaptation Method for Semantic Segmentation [97.8552697905657]
  このタスクの重要な課題は、ソースとターゲットドメイン間のデータ分散の相違を緩和する方法である。 本稿では,グローバルな視点とローカルな視点の両方から分布の整合性を促進できるASS(Alleviating Semantic-level Shift)を提案する。 GTA5、Cityscapes、Synthia、Cityscapesの2つのドメイン適応タスクにASSを適用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T03:25:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。