論文の概要: Mixup Regularized Adversarial Networks for Multi-Domain Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00467v1
• Date: Sun, 31 Jan 2021 15:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:22:15.118321
• Title: Mixup Regularized Adversarial Networks for Multi-Domain Text Classification
• Title（参考訳）: 複数ドメインテキスト分類のための混合正規化逆数ネットワーク
• Authors: Yuan Wu, Diana Inkpen, Ahmed El-Roby
• Abstract要約: マルチドメインテキスト分類(MDTC)モデルの性能は,共有プライベートパラダイムと敵対的トレーニングによって大幅に向上した。 しかし、既存の方法には2つの問題がある。 この2つの問題に対処するために、MRAN(Mixup regularized adversarial network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.229317527580072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using the shared-private paradigm and adversarial training has significantly improved the performances of multi-domain text classification (MDTC) models. However, there are two issues for the existing methods. First, instances from the multiple domains are not sufficient for domain-invariant feature extraction. Second, aligning on the marginal distributions may lead to fatal mismatching. In this paper, we propose a mixup regularized adversarial network (MRAN) to address these two issues. More specifically, the domain and category mixup regularizations are introduced to enrich the intrinsic features in the shared latent space and enforce consistent predictions in-between training instances such that the learned features can be more domain-invariant and discriminative. We conduct experiments on two benchmarks: The Amazon review dataset and the FDU-MTL dataset. Our approach on these two datasets yields average accuracies of 87.64\% and 89.0\% respectively, outperforming all relevant baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチドメインテキスト分類(MDTC)モデルの性能は,共有プライベートパラダイムと敵対的トレーニングによって大幅に向上した。 しかし、既存の方法には2つの問題がある。 まず、複数のドメインからのインスタンスはドメイン不変の特徴抽出には不十分である。 第二に、限界分布の整合は致命的なミスマッチにつながる可能性がある。 本稿では,これら2つの問題に対処するために,MRAN(Mixup regularized adversarial network)を提案する。 より具体的には、ドメインとカテゴリのミックスアップの正規化を導入し、共有潜在空間の本質的な特徴を豊かにし、学習された特徴をよりドメイン不変で識別可能なようにトレーニングインスタンス間の一貫性のある予測を強制する。 Amazon ReviewデータセットとFDU-MTLデータセットの2つのベンチマークで実験を行った。 この2つのデータセットのアプローチは、それぞれ87.64\%と89.0\%の平均精度をもたらし、関連するすべてのベースラインを上回っている。

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