論文の概要: Multi-Stage Pre-training for Low-Resource Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05904v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 17:57:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 06:58:45.033135
• Title: Multi-Stage Pre-training for Low-Resource Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 低リソース領域適応のためのマルチステージ事前学習
• Authors: Rong Zhang, Revanth Gangi Reddy, Md Arafat Sultan, Vittorio Castelli, Anthony Ferritto, Radu Florian, Efsun Sarioglu Kayi, Salim Roukos, Avirup Sil, Todd Ward
• Abstract要約: 現在のアプローチは、ダウンストリームタスクに微調整する前に、ドメイン内のテキストに事前訓練された言語モデル(LM)を直接適用する。 LMの語彙をドメイン固有の用語で拡張することは、さらなる利益をもたらすことを示す。 我々は、これらのアプローチをトレーニング済みのRoberta-large LMに漸進的に適用し、IT領域の3つのタスクでかなりのパフォーマンス向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.689862495171408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transfer learning techniques are particularly useful in NLP tasks where a sizable amount of high-quality annotated data is difficult to obtain. Current approaches directly adapt a pre-trained language model (LM) on in-domain text before fine-tuning to downstream tasks. We show that extending the vocabulary of the LM with domain-specific terms leads to further gains. To a bigger effect, we utilize structure in the unlabeled data to create auxiliary synthetic tasks, which helps the LM transfer to downstream tasks. We apply these approaches incrementally on a pre-trained Roberta-large LM and show considerable performance gain on three tasks in the IT domain: Extractive Reading Comprehension, Document Ranking and Duplicate Question Detection.
• Abstract（参考訳）: 転送学習技術は,高品質な注釈付きデータの大量取得が困難なNLPタスクにおいて特に有用である。 現在のアプローチは、ダウンストリームタスクに微調整する前に、ドメイン内のテキストに事前訓練された言語モデル(LM)を直接適用する。 LMの語彙をドメイン固有の用語で拡張することは、さらなる利益をもたらすことを示す。 より大きな効果として、ラベルのないデータの構造を利用して補助的な合成タスクを作成し、LMを下流タスクに転送するのに役立つ。 我々はこれらのアプローチをトレーニング済みのRoberta-large LMに漸進的に適用し、IT領域の3つのタスク(抽出読解、文書ランク付け、重複質問検出)でかなりのパフォーマンス向上を示す。

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