論文の概要: Intermediate Training on Question Answering Datasets Improves Generative Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12604v1
• Date: Wed, 25 May 2022 09:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 04:51:24.338486
• Title: Intermediate Training on Question Answering Datasets Improves Generative Data Augmentation
• Title（参考訳）: 質問応答データセットの中間訓練による生成データ拡張の改善
• Authors: Dheeraj Mekala, Tu Vu, Jingbo Shang
• Abstract要約: 我々は、コンテキスト生成タスクとしてデータ生成を定式化することにより、生成データ拡張を改善する。 ダウンストリームタスクを質問応答形式に投入し、微調整されたコンテキストジェネレータをターゲットタスク領域に適応させる。 少数ショット、ゼロショット設定で、パフォーマンスが大幅に改善されたことを実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.83012699501051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Manually annotating datasets requires domain experts to read through many documents and carefully label them, which is often expensive. Recently, pre-trained generative language models (GLMs) have demonstrated exceptional abilities in generating text which motivates to leverage them for generative data augmentation. We improve generative data augmentation by formulating the data generation as context generation task and use question answering (QA) datasets for intermediate training. Specifically, we view QA to be more as a format than of a task and train GLMs as context generators for a given question and its respective answer. Then, we cast downstream tasks into question answering format and adapt the fine-tuned context generators to the target task domain. Finally, we use the fine-tuned GLM to generate relevant contexts, which is further used as synthetic training data for their corresponding tasks. We perform extensive experiments, case studies, and ablation studies on multiple sentiment and topic classification datasets and demonstrate substantial improvements in performance in few-shot, zero-shot settings. Remarkably, on the SST-2 dataset, intermediate training on SocialIQA dataset achieves an improvement of 40% on Macro-F1 score. Through thorough analyses, we observe that QA datasets that requires high-level reasoning abilities (e.g., abstractive and common-sense QA datasets) tend to give the best boost in performance in both few-shot and zero-shot settings.
• Abstract（参考訳）: 手動でアノテートするデータセットには、ドメインの専門家が多くのドキュメントを読み、慎重にラベル付けする必要がある。 近年、GLM(pre-trained generative language model)は、生成データ拡張にそれらを活用する動機となるテキストを生成する際、例外的な能力を示している。 我々は、データ生成をコンテキスト生成タスクとして定式化し、中間訓練にQAデータセットを使用することにより、生成データ拡張を改善する。 具体的には、QAをタスクよりも形式として捉え、与えられた質問とその回答のコンテキストジェネレータとしてGLMを訓練する。 次に、ダウンストリームタスクを質問応答形式にキャストし、微調整されたコンテキストジェネレータをターゲットタスク領域に適応させる。 最後に、細調整したGLMを用いて関連するコンテキストを生成し、それに対応するタスクの合成訓練データとしてさらに活用する。 我々は,複数の感情と話題分類データセットに関する広範囲な実験,ケーススタディ,アブレーション研究を行い,少数のゼロショット設定で性能が大幅に向上することを示す。 SST-2データセットでは、SocialIQAデータセットの中間トレーニングがマクロF1スコアで40%改善されている。 徹底的な分析を通して、高レベルの推論能力を必要とするQAデータセット(例えば、抽象的および常識的なQAデータセット)は、ショット数とゼロショットの両方で、最高のパフォーマンス向上をもたらす傾向があることを観察する。

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