Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pre-trained Language Models as Re-Annotators

論文の概要: Pre-trained Language Models as Re-Annotators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05368v1
Date: Wed, 11 May 2022 09:28:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-05-12 16:47:47.782966
Title: Pre-trained Language Models as Re-Annotators
Title（参考訳）: Re-Annotatorとしての事前学習言語モデル
Authors: Chang Shu
Abstract要約: 事前学習言語モデルから意味センシティブなアノテーション表現を取得する方法について検討する。アノテーション修正のためのクロスバリデーションに基づく事前学習言語モデルを微調整する。関係抽出における再アノテーションについて検討し、手動で改訂したデータセットRe-DocREDを作成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.193067591317475
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Annotation noise is widespread in datasets, but manually revising a flawed corpus is time-consuming and error-prone. Hence, given the prior knowledge in Pre-trained Language Models and the expected uniformity across all annotations, we attempt to reduce annotation noise in the corpus through two tasks automatically: (1) Annotation Inconsistency Detection that indicates the credibility of annotations, and (2) Annotation Error Correction that rectifies the abnormal annotations. We investigate how to acquire semantic sensitive annotation representations from Pre-trained Language Models, expecting to embed the examples with identical annotations to the mutually adjacent positions even without fine-tuning. We proposed a novel credibility score to reveal the likelihood of annotation inconsistencies based on the neighbouring consistency. Then, we fine-tune the Pre-trained Language Models based classifier with cross-validation for annotation correction. The annotation corrector is further elaborated with two approaches: (1) soft labelling by Kernel Density Estimation and (2) a novel distant-peer contrastive loss. We study the re-annotation in relation extraction and create a new manually revised dataset, Re-DocRED, for evaluating document-level re-annotation. The proposed credibility scores show promising agreement with human revisions, achieving a Binary F1 of 93.4 and 72.5 in detecting inconsistencies on TACRED and DocRED respectively. Moreover, the neighbour-aware classifiers based on distant-peer contrastive learning and uncertain labels achieve Macro F1 up to 66.2 and 57.8 in correcting annotations on TACRED and DocRED respectively. These improvements are not merely theoretical: Rather, automatically denoised training sets demonstrate up to 3.6% performance improvement for state-of-the-art relation extraction models.
Abstract（参考訳）: アノテーションのノイズはデータセットで広く見られるが、欠陥のあるコーパスを手動で修正するのは時間がかかり、エラーが発生しやすい。したがって、事前訓練された言語モデルにおける事前知識と全てのアノテーションの統一性を考慮し、(1)アノテーションの信頼性を示すアノテーション不整合検出、(2)異常アノテーションの修正を行うアノテーションエラー補正という2つのタスクを通じて、コーパス内のアノテーションノイズを自動的に低減しようとする。本研究では,事前訓練された言語モデルから意味センシティブなアノテーション表現を取得する方法を検討する。我々は,隣接する一貫性に基づくアノテーションの不整合の可能性を明らかにするために,新たな信頼度スコアを提案した。次に,事前学習言語モデルに基づく分類器を,アノテーション修正のためのクロスバリデーションで微調整する。アノテーション補正器は,(1)ケルネル密度推定によるソフトラベリングと(2)新しい遠点のコントラスト損失の2つのアプローチでさらに詳しく検討する。関係抽出における再アノテーションについて検討し、文書レベルの再アノテーションを評価するために新しい手動修正データセットRe-DocREDを作成する。提案する信頼度スコアは、tacredとdocredの非一貫性を検出する際に、93.4と72.5のバイナリf1を達成する有望な一致を示す。さらに、遠隔ピアコントラスト学習と不確実なラベルに基づく近隣認識分類器は、それぞれTACREDおよびDocREDのアノテーションの修正において、マクロF1を66.2および57.8まで達成する。これらの改善は単に理論的なものではなく、自動分断されたトレーニングセットは最先端の関係抽出モデルで最大3.6%のパフォーマンス改善を示す。

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