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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01048v3
• Date: Thu, 21 Mar 2024 09:23:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 20:55:19.490621
• Title: Pre-training Language Model Incorporating Domain-specific Heterogeneous Knowledge into A Unified Representation
• Title（参考訳）: ドメイン固有の不均一な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, 構造化されていないテキスト, 半構造化されたテキスト, 十分に構造化されたテキストを含む, あらゆる形式のテキストに対して, 統一された事前学習言語モデル (PLM) を提案する。 提案手法は,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に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.89831914386982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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 (\textbf{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. We further pre-train the domain-agnostic HKLM and achieve performance gains on the XNLI dataset.
• Abstract（参考訳）: 既存の技術は、BERTを異なる視点から拡張し、例えば、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ほとんどない。 本稿では、構造化されていないテキスト、半構造化されたテキスト、構造化されたテキストを含むあらゆる形式のテキストに対して、統一された事前学習された言語モデル(PLM)である異種知識言語モデル(\textbf{HKLM})を提案する。 これらの多形式知識間の対応関係を捉えるため,本手法では,単語知識の学習にマスク付き言語モデルの対象を用い,三重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それぞれ学習する。 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。 ドメインに依存しないHKLMをさらに事前トレーニングし、XNLIデータセットの性能向上を達成する。

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