論文の概要: Modular Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14213v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 22:08:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-08 23:32:34.749607
• Title: Modular Domain Adaptation
• Title（参考訳）: モジュールドメイン適応
• Authors: Junshen K. Chen and Dallas Card and Dan Jurafsky
• Abstract要約: オフザシェルフモデルは感情などのテキストを測定するために広く使われている。 ソースデータへのアクセスがなければ、妥当性の脅威となるドメインシフトを考慮に入れるのは難しい。 モデル生産者とモデル消費者が協力して、より正確なテキスト測定を容易にする方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.073814047189742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Off-the-shelf models are widely used by computational social science researchers to measure properties of text, such as sentiment. However, without access to source data it is difficult to account for domain shift, which represents a threat to validity. Here, we treat domain adaptation as a modular process that involves separate model producers and model consumers, and show how they can independently cooperate to facilitate more accurate measurements of text. We introduce two lightweight techniques for this scenario, and demonstrate that they reliably increase out-of-domain accuracy on four multi-domain text classification datasets when used with linear and contextual embedding models. We conclude with recommendations for model producers and consumers, and release models and replication code to accompany this paper.
• Abstract（参考訳）: 市販のモデルは、感情などのテキストの性質を測定するために計算社会科学の研究者によって広く使われている。 しかし、ソースデータにアクセスできなければ、妥当性の脅威となる領域シフトを考慮に入れることは困難である。 ここでは、ドメイン適応を、モデルプロデューサとモデルコンシューマを分離したモジュラープロセスとして扱い、テキストのより正確な測定を容易にするために、独立して協調する方法を示す。 このシナリオに対して2つの軽量な手法を導入し、線形および文脈埋め込みモデルを用いて4つのマルチドメインテキスト分類データセットのドメイン外精度を確実に向上することを示した。 最後に,モデルプロデューサとコンシューマに対するレコメンデーション,および本論文に付随するリリースモデルとレプリケーションコードについて述べる。

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