論文の概要: TravelBERT: Pre-training Language Model Incorporating Domain-specific Heterogeneous Knowledge into A Unified Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01048v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 16:05:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 16:42:45.250472
• Title: TravelBERT: Pre-training Language Model Incorporating Domain-specific Heterogeneous Knowledge into A Unified Representation
• Title（参考訳）: travelbert: ドメイン固有の異種知識を統一表現に組み込んだ事前学習言語モデル
• Authors: Hongyin Zhu, Hao Peng, Zhiheng Lv, Lei Hou, Juanzi Li, Jinghui Xiao
• Abstract要約: 本研究では,非構造化テキスト,半構造化テキスト,よく構造化されたテキストを含むあらゆる形式のテキストを対象としたヘテロジニアス知識言語モデル(HKLM)を提案する。 提案手法では,単語知識の学習にマスク付き言語モデルの対象を用い,3つの分類対象とタイトルマッチング対象を用いてエンティティ知識とトピック知識を学習する。 その結果,本手法はデータの1/4のみを用いて,プレーンテキストの事前学習よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.12551176570223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing technologies expand BERT from different perspectives, e.g. designing different pre-training tasks, different semantic granularities and different model architectures. Few models consider expanding BERT from different text formats. In this paper, we propose a heterogeneous knowledge language model (HKLM), a unified pre-trained language model (PLM) for all forms of text, including unstructured text, semi-structured text and well-structured text. To capture the corresponding relations among these multi-format knowledge, our approach uses masked language model objective to learn word knowledge, uses triple classification objective and title matching objective to learn entity knowledge and topic knowledge respectively. To obtain the aforementioned multi-format text, we construct a corpus in the tourism domain and conduct experiments on 5 tourism NLP datasets. The results show that our approach outperforms the pre-training of plain text using only 1/4 of the data. The code, datasets, corpus and knowledge graph will be released.
• Abstract（参考訳）: 既存の技術は様々な観点からBERTを拡張している。 異なる事前トレーニングタスク、異なるセマンティックな粒度、異なるモデルアーキテクチャを設計する。 BERTを異なるテキストフォーマットから拡張することを検討するモデルは少ない。 本稿では,非構造化テキスト,半構造化テキスト,よく構造化されたテキストを含む,すべての形式のテキストに対する統合事前学習言語モデル(plm)であるヘテロジニアス知識言語モデル(hklm)を提案する。 これら多形式的知識の対応関係を捉えるために,単語知識の学習にはマスキング言語モデル目的,エンティティ知識とトピック知識の学習には3つの分類目標とタイトルマッチング目標を用いる。 上記の多形式テキストを得るため,観光領域にコーパスを構築し,観光NLPデータセット5種について実験を行った。 その結果,本手法はデータの1/4のみを用いて,プレーンテキストの事前学習よりも優れていた。 コード、データセット、コーパス、ナレッジグラフがリリースされる。

関連論文リスト

• WAS: Dataset and Methods for Artistic Text Segmentation [57.61335995536524]
  本稿では,芸術的テキストセグメンテーションの課題に焦点を当て,実際の芸術的テキストセグメンテーションデータセットを構築する。 本稿では,モデルが特別な形状のストローク領域を無視するのを防ぐために,レイヤワイド・モーメント・クエリを用いたデコーダを提案する。 また,大域構造に焦点を合わせるために,骨格支援ヘッドを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T18:29:36Z)
• Towards Unified Multi-granularity Text Detection with Interactive Attention [56.79437272168507]
  Detect Any Text"は、シーンテキストの検出、レイアウト分析、ドキュメントページの検出を結合的なエンドツーエンドモデルに統合する高度なパラダイムである。 DATにおける重要なイノベーションは、テキストインスタンスの表現学習を大幅に強化する、粒度横断型アテンションモジュールである。 テストによると、DATは様々なテキスト関連ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T07:25:23Z)
• Pretraining Language Models with Text-Attributed Heterogeneous Graphs [28.579509154284448]
  テキスト分散不均質グラフ(TAHG)におけるトポロジ的および異種情報を明確に考察する言語モデル(LM)のための新しい事前学習フレームワークを提案する。 本稿では、LMと補助異種グラフニューラルネットワークを協調最適化することにより、コンテキストグラフに関わるノードを予測するトポロジ対応事前学習タスクを提案する。 各種ドメインの3つのデータセット上でリンク予測とノード分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T08:41:21Z)
• Adapting Large Language Models to Domains via Reading Comprehension [86.24451681746676]
  ドメイン固有コーパスの事前学習が大規模言語モデルに与える影響について検討する。 生のコーパスでのトレーニングはドメイン知識でモデルを養うが、問合せ能力を大幅に損なう。 生コーパスを可読テキストに変換する簡単な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T07:17:52Z)
• Unified Text Structuralization with Instruction-tuned Language Models [28.869098023025753]
  テキストから様々な構造を抽出する大規模言語モデル(LLM)を提案する。 実験により、様々な言語や知識のデータセット上で、言語モデルが他の最先端の手法と同等に動作できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T07:39:05Z)
• KELM: Knowledge Enhanced Pre-Trained Language Representations with Message Passing on Hierarchical Relational Graphs [26.557447199727758]
  本稿では,微調整プロセスに基づく知識認識型言語モデルフレームワークを提案する。 我々のモデルは、KGからの世界知識をBERTのような既存の言語モデルに効率的に組み込むことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T12:39:17Z)
• Exploiting Structured Knowledge in Text via Graph-Guided Representation Learning [73.0598186896953]
  本稿では、知識グラフからのガイダンスを用いて、生テキスト上で学習する2つの自己教師型タスクを提案する。 エンティティレベルのマスキング言語モデルに基づいて、最初のコントリビューションはエンティティマスキングスキームです。 既存のパラダイムとは対照的に,本手法では事前学習時にのみ,知識グラフを暗黙的に使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T14:22:42Z)
• Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer [64.22926988297685]
  下流タスクで微調整される前に、まずデータリッチタスクでモデルが事前訓練されるトランスファーラーニングは、自然言語処理(NLP)において強力な手法として登場した。 本稿では,すべてのテキストベースの言語問題をテキスト・トゥ・テキスト・フォーマットに変換する統一フレームワークにより,NLPのためのトランスファー学習手法を導入する状況について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-10-23T17:37:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。