論文の概要: Latent-Optimized Adversarial Neural Transfer for Sarcasm Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09261v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 13:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:35:10.142527
• Title: Latent-Optimized Adversarial Neural Transfer for Sarcasm Detection
• Title（参考訳）: サルカスム検出のための潜時最適化逆行性神経伝達
• Authors: Xu Guo, Boyang Li, Han Yu and Chunyan Miao
• Abstract要約: サーカズム検出のための共通データセットを活用するために,転送学習を適用する。 異なる損失が互いに対応できる汎用的な潜時最適化戦略を提案します。 特に、isarcasmデータセットの以前の状態よりも10.02%の絶対性能向上を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.29565896287595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The existence of multiple datasets for sarcasm detection prompts us to apply transfer learning to exploit their commonality. The adversarial neural transfer (ANT) framework utilizes multiple loss terms that encourage the source-domain and the target-domain feature distributions to be similar while optimizing for domain-specific performance. However, these objectives may be in conflict, which can lead to optimization difficulties and sometimes diminished transfer. We propose a generalized latent optimization strategy that allows different losses to accommodate each other and improves training dynamics. The proposed method outperforms transfer learning and meta-learning baselines. In particular, we achieve 10.02% absolute performance gain over the previous state of the art on the iSarcasm dataset.
• Abstract（参考訳）: サルカズム検出のための複数のデータセットの存在は、転送学習を適用してそれらの共通性を利用するよう促す。 adversarial neural transfer(ant)フレームワークは、ソースドメインとターゲットドメインの機能分布をドメイン固有のパフォーマンスのために最適化しながら類似させる複数の損失項を利用する。 しかし、これらの目標は相反する可能性があり、最適化の困難を招き、時には転送が減少することがある。 本稿では,相互に異なる損失を許容し,トレーニングダイナミクスを向上させる汎用的潜在最適化戦略を提案する。 提案手法はトランスファーラーニングとメタラーニングのベースラインに優れる。 特に,iSarcasmデータセットの先行技術よりも10.02%の絶対的なパフォーマンス向上を達成した。

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