論文の概要: Coarse-to-Fine Memory Matching for Joint Retrieval and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02287v1
• Date: Sun, 29 Nov 2020 05:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 09:07:08.603104
• Title: Coarse-to-Fine Memory Matching for Joint Retrieval and Classification
• Title（参考訳）: 検索と分類のための大容量メモリマッチング
• Authors: Allen Schmaltz and Andrew Beam
• Abstract要約: 共同検索と分類のための新しいエンドツーエンド言語モデルを提案する。 FEVERファクト検証データセットの標準ブラインドテストセットで評価する。 我々は、モデルを分析・制約するためのこの設定に、模範監査を拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7081604594416339
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel end-to-end language model for joint retrieval and classification, unifying the strengths of bi- and cross- encoders into a single language model via a coarse-to-fine memory matching search procedure for learning and inference. Evaluated on the standard blind test set of the FEVER fact verification dataset, classification accuracy is significantly higher than approaches that only rely on the language model parameters as a knowledge base, and approaches some recent multi-model pipeline systems, using only a single BERT base model augmented with memory layers. We further demonstrate how coupled retrieval and classification can be leveraged to identify low confidence instances, and we extend exemplar auditing to this setting for analyzing and constraining the model. As a result, our approach yields a means of updating language model behavior through two distinct mechanisms: The retrieved information can be updated explicitly, and the model behavior can be modified via the exemplar database.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,双方向およびクロスエンコーダの強みを,学習と推論のための大雑把なメモリマッチング探索手順を通じて単一言語モデルに統一した,統合検索と分類のための新しいエンド・ツー・エンド言語モデルを提案する。 FEVERファクト検証データセットの標準的なブラインドテストセットに基づいて評価すると、分類精度は、言語モデルパラメータを知識ベースとしてのみ依存するアプローチよりも著しく高く、メモリ層を付加した単一のBERTベースモデルのみを使用して、最近の複数のモデルパイプラインシステムにアプローチする。 我々はさらに,低信頼なインスタンスを識別するために検索と分類の結合をどのように活用するかを実証し,モデルの分析と制約のためにexemplar auditingをこの設定に拡張する。 その結果,提案手法は2つの異なるメカニズムによって言語モデルの振る舞いを更新する手段が得られた。

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