論文の概要: Go Beyond Plain Fine-tuning: Improving Pretrained Models for Social Commonsense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05913v1
• Date: Wed, 12 May 2021 19:18:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 14:01:20.139106
• Title: Go Beyond Plain Fine-tuning: Improving Pretrained Models for Social Commonsense
• Title（参考訳）: 平易なファインタニングを超えて:社会的常識のための事前訓練モデルの改善
• Authors: Ting-Yun Chang, Yang Liu, Karthik Gopalakrishnan, Behnam Hedayatnia, Pei Zhou, Dilek Hakkani-Tur
• Abstract要約: 社会的・感情的なコモンセンス推論を必要とする課題であるSocial IQAデータセットに注目した。 我々は,外部のcommonsenseコーパスを活用するとともに,いくつかのアーキテクチャのバリエーションと拡張を提案する。 提案システムは,リーダーボード上の上位モデルとして,競争力のある結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.335245542129822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained language models have demonstrated outstanding performance in many NLP tasks recently. However, their social intelligence, which requires commonsense reasoning about the current situation and mental states of others, is still developing. Towards improving language models' social intelligence, we focus on the Social IQA dataset, a task requiring social and emotional commonsense reasoning. Building on top of the pretrained RoBERTa and GPT2 models, we propose several architecture variations and extensions, as well as leveraging external commonsense corpora, to optimize the model for Social IQA. Our proposed system achieves competitive results as those top-ranking models on the leaderboard. This work demonstrates the strengths of pretrained language models, and provides viable ways to improve their performance for a particular task.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルは、最近多くのNLPタスクで顕著な性能を示している。 しかし、彼らの社会的知性は、現在の状況や他者の精神状態について常識的推論を必要とする。 言語モデルのソーシャルインテリジェンスの改善に向けて,社会的・感情的なコモンセンス推論を必要とする課題であるSocial IQAデータセットに注目した。 事前トレーニングされたrobertaとgpt2モデルをベースに,いくつかのアーキテクチャのバリエーションと拡張を提案し,外部のcommonsense corporaを活用して,ソーシャルiqaのモデルを最適化する。 提案システムは,リーダーボード上の上位モデルと競合する結果を得る。 この研究は、事前訓練された言語モデルの強みを示し、特定のタスクのパフォーマンスを改善するための実行可能な方法を提供する。

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