Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Multi-Label Prompting: Simple and Interpretable Few-Shot Classification

論文の概要: Automatic Multi-Label Prompting: Simple and Interpretable Few-Shot Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06305v2
Date: Thu, 14 Apr 2022 01:33:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-15 11:47:35.426212
Title: Automatic Multi-Label Prompting: Simple and Interpretable Few-Shot Classification
Title（参考訳）: 自動マルチラベルプロンプト:単純かつ解釈可能な少数ショット分類
Authors: Han Wang and Canwen Xu and Julian McAuley
Abstract要約: 本稿では,自動マルチラベルプロンプト(AMuLaP)を提案する。提案手法は,1対多のラベルマッピングと統計に基づくアルゴリズムを用いて,プロンプトテンプレートを付与したラベルマッピングを選択する。実験の結果,AMuLaPは人的労力や外部リソースを使わずにGLUEベンチマーク上での競合性能を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.575483080819563
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Prompt-based learning (i.e., prompting) is an emerging paradigm for exploiting knowledge learned by a pretrained language model. In this paper, we propose Automatic Multi-Label Prompting (AMuLaP), a simple yet effective method to automatically select label mappings for few-shot text classification with prompting. Our method exploits one-to-many label mappings and a statistics-based algorithm to select label mappings given a prompt template. Our experiments demonstrate that AMuLaP achieves competitive performance on the GLUE benchmark without human effort or external resources.
Abstract（参考訳）: プロンプトベースの学習(即ちプロンプト)は、事前学習された言語モデルによって学習された知識を活用するための新しいパラダイムである。本稿では,プロンプトによる限定的なテキスト分類のためのラベルマッピングを自動的に選択する簡易かつ効果的な手法である,自動マルチラベルプロンプト(amulap)を提案する。提案手法は1対多のラベルマッピングと統計に基づくアルゴリズムを用いて,プロンプトテンプレートを付与したラベルマッピングを選択する。実験の結果,AMuLaPは人的労力や外部リソースを使わずにGLUEベンチマーク上での競合性能を実証した。

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