論文の概要: Meta-Learning for Domain Generalization in Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11988v2
• Date: Mon, 12 Apr 2021 20:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 06:51:06.430007
• Title: Meta-Learning for Domain Generalization in Semantic Parsing
• Title（参考訳）: 意味解析におけるドメイン一般化のためのメタラーニング
• Authors: Bailin Wang, Mirella Lapata and Ivan Titov
• Abstract要約: セマンティック解析のためにゼロショットドメインをターゲットにしたメタラーニングフレームワークを使用する。 ゼロショット解析の仮想トレインと非結合領域からのテストセットをシミュレートするモデル非依存のトレーニングアルゴリズムを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.32975734073949
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The importance of building semantic parsers which can be applied to new domains and generate programs unseen at training has long been acknowledged, and datasets testing out-of-domain performance are becoming increasingly available. However, little or no attention has been devoted to learning algorithms or objectives which promote domain generalization, with virtually all existing approaches relying on standard supervised learning. In this work, we use a meta-learning framework which targets zero-shot domain generalization for semantic parsing. We apply a model-agnostic training algorithm that simulates zero-shot parsing by constructing virtual train and test sets from disjoint domains. The learning objective capitalizes on the intuition that gradient steps that improve source-domain performance should also improve target-domain performance, thus encouraging a parser to generalize to unseen target domains. Experimental results on the (English) Spider and Chinese Spider datasets show that the meta-learning objective significantly boosts the performance of a baseline parser.
• Abstract（参考訳）: 新しいドメインに適用し、トレーニングで見えないプログラムを生成するセマンティックパーサの構築の重要性は以前から認識されており、ドメイン外のパフォーマンスをテストするデータセットがますます利用できるようになる。 しかし、ドメインの一般化を促進するアルゴリズムや目的の学習にはほとんど、あるいはほとんど注目されていない。 本研究では,意味解析のためのゼロショットドメイン一般化を目標としたメタラーニングフレームワークを提案する。 仮想トレインとテストセットを構築し,ゼロショット解析をシミュレートするモデル非依存なトレーニングアルゴリズムを適用する。 学習の目的は、ソースドメインのパフォーマンスを改善するグラデーションステップはターゲットドメインのパフォーマンスも改善すべきだという直観に基づくものである。 スパイダーと中国のスパイダーデータセットの実験結果は、メタ学習の目的がベースラインパーサーの性能を大幅に向上させることを示している。

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