Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solution of DeBERTaV3 on CommonsenseQA

論文の概要: Solution of DeBERTaV3 on CommonsenseQA

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05033v2
Date: Sun, 19 Jun 2022 12:56:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-15 01:24:20.061725
Title: Solution of DeBERTaV3 on CommonsenseQA
Title（参考訳）: CommonsenseQAにおけるDeBERTaV3の解法
Authors: Letian Peng, Zuchao Li, Hai Zhao
Abstract要約: DeBERTaV3のテキスト分類として回答の選択を形式化する。 DeBERTaV3の強力な自然言語推論能力は、その単一およびアンサンブルモデルがCommonsenseQA上で新しい(w/o外部知識)最先端を設定するのに役立つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 85.1541170468617
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We report the performance of DeBERTaV3 on CommonsenseQA in this report. We simply formalize the answer selection as a text classification for DeBERTaV3. The strong natural language inference ability of DeBERTaV3 helps its single and ensemble model set the new (w/o external knowledge) state-of-the-art on CommonsenseQA.
Abstract（参考訳）: 本報告では,CommonsenseQAにおけるDeBERTaV3の性能について報告する。 DeBERTaV3のテキスト分類として回答の選択を形式化する。 DeBERTaV3の強力な自然言語推論能力は、その単一およびアンサンブルモデルがCommonsenseQA上で新しい(w/o外部知識)最先端を設定するのに役立つ。

関連論文リスト

Precision Empowers, Excess Distracts: Visual Question Answering With Dynamically Infused Knowledge In Language Models [36.56689822791777]
KBVQA (Knowledge-Based Visual Question Answering) は、外部知識と質問に答える画像を追加することで、この概念を前進させる。本研究の主な貢献は、動的トリプル抽出法を用いて知識グラフから抽出した外部知識を組み込むことにより、質問を強化することである。知識に富んだ我々のモデルは,3種類のKBVQAデータセット上での最先端技術よりも,Exact Match Scoreの平均4.75%向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:07:46Z)
BAMO at SemEval-2024 Task 9: BRAINTEASER: A Novel Task Defying Common Sense [0.04096453902709291]
本稿では,SemEval 2024 Task 9, BRAINTEASER: A Novel Task Defying Common Senseについて概説する。データセットには、モデルに「ボックスの外」を考えるよう挑戦する、複数選択の質問が含まれている。提案手法は,文パズルのサブタスクにおいて,全体の85%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-07T14:01:56Z)
Answer Candidate Type Selection: Text-to-Text Language Model for Closed Book Question Answering Meets Knowledge Graphs [62.20354845651949]
本稿では,この問題を解決するために,事前学習されたテキスト間QAシステム上で機能する新しいアプローチを提案する。提案手法は,Wikidataの"instance_of"プロパティの型に基づいて,生成した候補のフィルタリングと再ランク付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-10T20:49:43Z)
S3C: Semi-Supervised VQA Natural Language Explanation via Self-Critical Learning [46.787034512390434]
VQA自然言語説明(VQA-NLE)タスクは、自然言語におけるVQAモデルの意思決定プロセスを説明することを目的としている。自己批判学習(S3C)による半教師付きVQA-NLEを提案する。 S3Cは、報酬に答えることで、解答と合理性の間の論理的整合性を改善することによって、候補説明を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-05T11:47:51Z)
Data-Efficient French Language Modeling with CamemBERTa [0.0]
本稿では,DeBERTaV3アーキテクチャとトレーニング目標に基づいて構築された,フランスのDeBERTaモデルであるCamemBERTaを紹介する。我々は、さまざまなフランス語の下流タスクとデータセットに対して、我々のモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-02T12:45:34Z)
Recitation-Augmented Language Models [85.30591349383849]
知識集約型NLPタスクにおいて,RECITEは強力なパラダイムであることを示す。具体的には、リサイクリングを中間ステップとして活用することにより、新しい最先端性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-04T00:49:20Z)
Reasoning over Logically Interacted Conditions for Question Answering [113.9231035680578]
我々は、論理的に相互作用する条件のリストによって答えが制約される、より困難なタスクについて研究する。本稿では,この難解な推論タスクのための新しいモデルTReasonerを提案する。 TReasonerは、2つのベンチマーク条件付きQAデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-25T16:41:39Z)
elBERto: Self-supervised Commonsense Learning for Question Answering [131.51059870970616]
本稿では、市販QAモデルアーキテクチャと互換性のあるコモンセンスフレームワークの自己教師型双方向表現学習を提案する。このフレームワークは5つの自己教師型タスクから構成されており、リッチコモンセンスを含むコンテキストから追加のトレーニング信号を完全に活用するようモデルに強制する。 elBERtoは、単純な語彙的類似性比較が役に立たないような、アウト・オブ・パラグラフや非エフェクトな問題に対して、大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-17T16:23:45Z)
Relevance-guided Supervision for OpenQA with ColBERT [27.599190047511033]
ColBERT-QAはスケーラブルなニューラルネットワークモデルColBERTをOpenQAに適合させる。 ColBERTは、質問と通過の間のきめ細かい相互作用を生成する。これにより、Natural Questions、SQuAD、TriviaQAのOpenQA検索が大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-01T23:50:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。