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/2109.01048v2
• Date: Sun, 5 Sep 2021 01:02:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 13:22:22.122975
• 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 Lyu, 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。

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