論文の概要: Ensemble Learning-Based Approach for Improving Generalization Capability
of Machine Reading Comprehension Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00368v1
- Date: Thu, 1 Jul 2021 11:11:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-02 19:07:54.310004
- Title: Ensemble Learning-Based Approach for Improving Generalization Capability
of Machine Reading Comprehension Systems
- Title（参考訳）: アンサンブル学習に基づく機械読解システムの一般化能力向上手法
- Authors: Razieh Baradaran and Hossein Amirkhani
- Abstract要約: 機械読み取り(MRC)は、近年、多くの開発が成功した自然言語処理の活発な分野である。
分布精度が高いにもかかわらず、これらのモデルには2つの問題がある。
本稿では,大規模モデルを再学習することなく,MCCシステムの一般化を改善するためのアンサンブル学習手法の効果について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine Reading Comprehension (MRC) is an active field in natural language
processing with many successful developed models in recent years. Despite their
high in-distribution accuracy, these models suffer from two issues: high
training cost and low out-of-distribution accuracy. Even though some approaches
have been presented to tackle the generalization problem, they have high,
intolerable training costs. In this paper, we investigate the effect of
ensemble learning approach to improve generalization of MRC systems without
retraining a big model. After separately training the base models with
different structures on different datasets, they are ensembled using weighting
and stacking approaches in probabilistic and non-probabilistic settings. Three
configurations are investigated including heterogeneous, homogeneous, and
hybrid on eight datasets and six state-of-the-art models. We identify the
important factors in the effectiveness of ensemble methods. Also, we compare
the robustness of ensemble and fine-tuned models against data distribution
shifts. The experimental results show the effectiveness and robustness of the
ensemble approach in improving the out-of-distribution accuracy of MRC systems,
especially when the base models are similar in accuracies.
- Abstract（参考訳）: Machine Reading Comprehension (MRC)は、近年、多くの開発が成功した自然言語処理の活発な分野である。
分布精度が高いにもかかわらず、これらのモデルには2つの問題がある。
一般化問題に取り組むためのいくつかのアプローチが提示されているが、それらは高い、耐え難い訓練コストを持っている。
本稿では,大規模モデルを再学習することなく,MCCシステムの一般化を改善するためのアンサンブル学習手法の効果について検討する。
異なるデータセット上で異なる構造を持つベースモデルを別々にトレーニングした後、確率的かつ非確率的な設定で重み付けと積み重ねのアプローチを用いてアンサンブルする。
ヘテロジニアス, 同質, ハイブリッドの3つの構成を, 8つのデータセットと6つの最先端モデルで検討した。
アンサンブル法の有効性において重要な要素を同定する。
また,データ分布シフトに対して,アンサンブルモデルと微調整モデルのロバスト性を比較する。
実験結果は,mrcシステムの分散精度を向上させるためのアンサンブル手法の有効性とロバスト性を示す。
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