論文の概要: Active Few-Shot Learning with FASL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09347v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 09:32:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 14:15:41.126149
• Title: Active Few-Shot Learning with FASL
• Title（参考訳）: FASLを用いたアクティブ・ファウショット学習
• Authors: Thomas M\"uller and Guillermo P\'erez-Torr\'o and Angelo Basile and Marc Franco-Salvador
• Abstract要約: この問題に対処することを目的とした2つの研究の1つが、ショット学習とアクティブラーニングだ。 これは反復的かつ高速なプロセスを使用してテキスト分類モデルのトレーニングを可能にするプラットフォームです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.601217969637838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in natural language processing (NLP) have led to strong text classification models for many tasks. However, still often thousands of examples are needed to train models with good quality. This makes it challenging to quickly develop and deploy new models for real world problems and business needs. Few-shot learning and active learning are two lines of research, aimed at tackling this problem. In this work, we combine both lines into FASL, a platform that allows training text classification models using an iterative and fast process. We investigate which active learning methods work best in our few-shot setup. Additionally, we develop a model to predict when to stop annotating. This is relevant as in a few-shot setup we do not have access to a large validation set.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、多くのタスクに対して強力なテキスト分類モデルを生み出している。 しかし、高品質なモデルのトレーニングには何千もの例が必要となることが多い。 これにより、現実世界の問題やビジネスニーズの新しいモデルを素早く開発し、デプロイすることが困難になります。 数少ない学習とアクティブラーニングは、この問題に取り組むための2つの研究ラインである。 本研究では,両行をfaslに結合し,反復的かつ高速なプロセスを用いたテキスト分類モデルのトレーニングを可能にする。 数ショットのセットアップでどのアクティブな学習方法が最も効果的かを検討する。 さらに,アノテーションの停止時期を予測するモデルも開発した。 少数のセットアップでは大きなバリデーションセットにアクセスできないため、これは適切です。

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