論文の概要: Teach me how to Label: Labeling Functions from Natural Language with Text-to-text Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07138v1
• Date: Mon, 18 Jan 2021 16:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-27 06:06:35.154964
• Title: Teach me how to Label: Labeling Functions from Natural Language with Text-to-text Transformers
• Title（参考訳）: テキストからテキストへの変換による自然言語からの関数のラベル付け
• Authors: Yannis Papanikolaou
• Abstract要約: 本稿では,自然言語記述をPythonラベリング関数に変換する作業に焦点をあてる。 我々は、事前訓練されたテキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマを用いた意味解析の新しいアプローチに従う。 我々のアプローチは、自然言語でラベルを付ける方法を教えるモデルへの一歩と見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5330240017302619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Annotated data has become the most important bottleneck in training accurate machine learning models, especially for areas that require domain expertise. A recent approach to deal with the above issue proposes using natural language explanations instead of labeling individual data points, thereby increasing human annotators' efficiency as well as decreasing costs substantially. This paper focuses on the task of turning these natural language descriptions into Python labeling functions by following a novel approach to semantic parsing with pre-trained text-to-text Transformers. In a series of experiments our approach achieves a new state of the art on the semantic parsing benchmark CoNaLa, surpassing the previous best approach by 3.7 BLEU points. Furthermore, on a manually constructed dataset of natural language descriptions-labeling functions pairs we achieve a BLEU of 0.39. Our approach can be regarded as a stepping stone towards models that are taught how to label in natural language, instead of being provided specific labeled samples. Our code, constructed dataset and models are available at https://github.com/ypapanik/t5-for-code-generation.
• Abstract（参考訳）: 注釈付きデータは、特にドメインの専門知識を必要とする分野において、正確な機械学習モデルをトレーニングする上で最も重要なボトルネックとなっている。 上記の問題に対処する最近のアプローチでは、個々のデータポイントをラベル付けするのではなく、自然言語による説明を用いることで、アノテータの効率を向上し、コストを大幅に削減する。 本稿では,これらの自然言語記述をPythonラベリング関数に変換する作業について,事前学習したテキスト・テキスト・トランスフォーマを用いたセマンティック・パースに追従する。 一連の実験で、我々のアプローチはセマンティック構文解析ベンチマークのconalaの新たな最先端を達成し、以前のベストアプローチを3.7 bleuポイントで上回った。 さらに,自然言語記述ラベル関数ペアを手作業で構築したデータセットでは,0。 我々のアプローチは、特定のラベル付きサンプルを提供するのではなく、自然言語でラベル付けする方法を教えるモデルへのステップストーンと見なすことができる。 私たちのコード、構築されたデータセット、モデルは、https://github.com/ypapanik/t5-for-code-generationで利用可能です。

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