論文の概要: Towards Unified Prompt Tuning for Few-shot Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05313v1
• Date: Wed, 11 May 2022 07:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 17:17:32.524319
• Title: Towards Unified Prompt Tuning for Few-shot Text Classification
• Title（参考訳）: ファウショットテキスト分類のための統一型プロンプトチューニングに向けて
• Authors: Jianing Wang, Chengyu Wang, Fuli Luo, Chuanqi Tan, Minghui Qiu, Fei Yang, Qiuhui Shi, Songfang Huang, Ming Gao
• Abstract要約: We present the Unified Prompt Tuning (UPT) framework that to improve few-shot text classification for BERT-style model。 UPTでは、異なるNLPタスク間での協調学習のために、新しいパラダイムであるPrompt-Options-Verbalizerを提案する。 また, PLMの一般化能力を向上させるために, 知識向上型選択マスケッド言語モデリングという自己教師型タスクを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.71344780587704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompt-based fine-tuning has boosted the performance of Pre-trained Language Models (PLMs) on few-shot text classification by employing task-specific prompts. Yet, PLMs are unfamiliar with prompt-style expressions during pre-training, which limits the few-shot learning performance on downstream tasks. It would be desirable if the models can acquire some prompting knowledge before adaptation to specific NLP tasks. We present the Unified Prompt Tuning (UPT) framework, leading to better few-shot text classification for BERT-style models by explicitly capturing prompting semantics from non-target NLP datasets. In UPT, a novel paradigm Prompt-Options-Verbalizer is proposed for joint prompt learning across different NLP tasks, forcing PLMs to capture task-invariant prompting knowledge. We further design a self-supervised task named Knowledge-enhanced Selective Masked Language Modeling to improve the PLM's generalization abilities for accurate adaptation to previously unseen tasks. After multi-task learning across multiple tasks, the PLM can be better prompt-tuned towards any dissimilar target tasks in low-resourced settings. Experiments over a variety of NLP tasks show that UPT consistently outperforms state-of-the-arts for prompt-based fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: プロンプトに基づく微調整により、タスク固有のプロンプトを用いることで、数ショットのテキスト分類における事前訓練言語モデル(PLM)の性能が向上した。 しかし、PLMは事前トレーニング中にプロンプトスタイルの表現に慣れていないため、下流タスクでは数ショットの学習性能が制限される。 モデルが特定のNLPタスクに適応する前に、いくつかの素早い知識を得られることが望ましい。 我々は、Unified Prompt Tuning (UPT) フレームワークを提示し、非ターゲットNLPデータセットからのセマンティクスを明示的にキャプチャすることで、BERTスタイルのモデルのより少ないテキスト分類を実現する。 UPTでは、異なるNLPタスク間での協調学習のための新しいパラダイムであるPrompt-Options-Verbalizerが提案され、PLMはタスク不変な知識の獲得を余儀なくされた。 さらに,PLMの一般化能力を向上させるために,知識向上型選択マスケッド言語モデリングという自己教師型タスクを設計する。 複数のタスクにまたがるマルチタスク学習の後、plmは低リソース設定で、異なるターゲットタスクに対してより迅速な調整を行うことができる。 様々なNLPタスクに対する実験により、UTTはプロンプトベースファインチューニングの最先端を一貫して上回っていることが示された。

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