論文の概要: PSSAT: A Perturbed Semantic Structure Awareness Transferring Method for Perturbation-Robust Slot Filling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11508v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 13:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:36:24.275717
• Title: PSSAT: A Perturbed Semantic Structure Awareness Transferring Method for Perturbation-Robust Slot Filling
• Title（参考訳）: PSSAT:摂動ロバストスロット充満のための摂動構造認識伝達法
• Authors: Guanting Dong, Daichi Guo, Liwen Wang, Xuefeng Li, Zechen Wang, Chen Zeng, Keqing He, Jinzheng Zhao, Hao Lei, Xinyue Cui, Yi Huang, Junlan Feng, Weiran Xu
• Abstract要約: 既存のスロットフィリングモデルの多くは、トレーニングデータからエンティティとそれに対応するコンテキストの固有のパターンを記憶する傾向がある。 本稿では,摂動-ロバストスロット充填モデルの訓練のための意味認識構造伝達法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.602336774468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing slot filling models tend to memorize inherent patterns of entities and corresponding contexts from training data. However, these models can lead to system failure or undesirable outputs when being exposed to spoken language perturbation or variation in practice. We propose a perturbed semantic structure awareness transferring method for training perturbation-robust slot filling models. Specifically, we introduce two MLM-based training strategies to respectively learn contextual semantic structure and word distribution from unsupervised language perturbation corpus. Then, we transfer semantic knowledge learned from upstream training procedure into the original samples and filter generated data by consistency processing. These procedures aim to enhance the robustness of slot filling models. Experimental results show that our method consistently outperforms the previous basic methods and gains strong generalization while preventing the model from memorizing inherent patterns of entities and contexts.
• Abstract（参考訳）: 既存のスロット充填モデルは、トレーニングデータからエンティティと対応するコンテキストの固有のパターンを記憶する傾向がある。 しかし、これらのモデルは、実際に発声言語の摂動や変動に晒された場合、システム障害や望ましくないアウトプットにつながる可能性がある。 本稿では,摂動・ロバストスロット充填モデルのトレーニングのための摂動構造認識伝達法を提案する。 具体的には、教師なし言語摂動コーパスから文脈意味構造と単語分布を学習するための2つのMLMベースのトレーニング戦略を導入する。 次に,上流トレーニング手順から学んだ意味知識を元のサンプルに転送し,一貫性処理により生成されたデータをフィルタリングする。 これらの手順はスロット充填モデルのロバスト性を高めることを目的としている。 実験の結果,本手法は従来の基本手法を一貫して上回っており,エンティティやコンテキストの固有パターンを記憶することを防止しつつ,強力な一般化が得られた。

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