論文の概要: Improving QA Generalization by Concurrent Modeling of Multiple Biases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03338v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 11:18:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:10:32.898454
• Title: Improving QA Generalization by Concurrent Modeling of Multiple Biases
• Title（参考訳）: 複数のビアーゼの同時モデリングによるQA一般化の改善
• Authors: Mingzhu Wu, Nafise Sadat Moosavi, Andreas R\"uckl\'e and Iryna Gurevych
• Abstract要約: 既存のNLPデータセットには、モデルが容易に活用できる様々なバイアスが含まれており、対応する評価セット上で高いパフォーマンスを達成することができる。 本稿では、トレーニングデータにおける複数のバイアスの同時モデリングにより、ドメイン内およびドメイン外両方のデータセットのパフォーマンスを改善するための一般的なフレームワークを提案する。 我々は,様々な領域の学習データと異なる強度の複数のバイアスを持つ抽出的質問応答の枠組みを広く評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.597362592536896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing NLP datasets contain various biases that models can easily exploit to achieve high performances on the corresponding evaluation sets. However, focusing on dataset-specific biases limits their ability to learn more generalizable knowledge about the task from more general data patterns. In this paper, we investigate the impact of debiasing methods for improving generalization and propose a general framework for improving the performance on both in-domain and out-of-domain datasets by concurrent modeling of multiple biases in the training data. Our framework weights each example based on the biases it contains and the strength of those biases in the training data. It then uses these weights in the training objective so that the model relies less on examples with high bias weights. We extensively evaluate our framework on extractive question answering with training data from various domains with multiple biases of different strengths. We perform the evaluations in two different settings, in which the model is trained on a single domain or multiple domains simultaneously, and show its effectiveness in both settings compared to state-of-the-art debiasing methods.
• Abstract（参考訳）: 既存のNLPデータセットには、モデルが容易に活用できる様々なバイアスが含まれている。 しかし、データセット固有のバイアスに注目することは、より一般的なデータパターンからタスクに関するより一般的な知識を学ぶ能力を制限する。 本稿では,一般化改善のためのデバイアス手法の影響を調査し,トレーニングデータにおける複数のバイアスの同時モデリングにより,ドメイン内データセットとドメイン外データセットの両方のパフォーマンスを向上させる汎用フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、トレーニングデータに含まれるバイアスとバイアスの強さに基づいて、各例を重み付けします。 そして、これらの重みをトレーニング目的に使用することで、モデルがバイアス重みのある例に依存しないようにします。 様々な領域の学習データと異なる強度の複数のバイアスを持つ抽出質問応答の枠組みを広く評価した。 モデルが1つのドメインまたは複数のドメインで同時にトレーニングされる2つの異なる設定で評価を行い、その効果を最先端のデバイアス法と比較した。

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