論文の概要: GRASP: Guiding model with RelAtional Semantics using Prompt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12494v2
• Date: Mon, 29 Aug 2022 05:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 11:12:58.241478
• Title: GRASP: Guiding model with RelAtional Semantics using Prompt
• Title（参考訳）: GRASP: Promptを用いたRelAtional Semanticsを用いたガイダンスモデル
• Authors: Junyoung Son, Jinsung Kim, Jungwoo Lim, Heuiseok Lim
• Abstract要約: 本稿では Prompt (GRASP) を用いたRelAtional Semantics を用いた誘導モデルを提案する。 我々は、プロンプトベースの微調整アプローチを採用し、引数を意識したプロンプトマーカー戦略を用いて、ある対話における関係意味的手がかりをキャプチャする。 実験では、DialogREデータセット上でのF1とF1cのスコアの観点から、GRASPの最先端のパフォーマンスが評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1275060062551208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dialogue-based relation extraction (DialogRE) task aims to predict the relations between argument pairs that appear in dialogue. Most previous studies utilize fine-tuning pre-trained language models (PLMs) only with extensive features to supplement the low information density of the dialogue by multiple speakers. To effectively exploit inherent knowledge of PLMs without extra layers and consider scattered semantic cues on the relation between the arguments, we propose a Guiding model with RelAtional Semantics using Prompt (GRASP). We adopt a prompt-based fine-tuning approach and capture relational semantic clues of a given dialogue with 1) an argument-aware prompt marker strategy and 2) the relational clue detection task. In the experiments, GRASP achieves state-of-the-art performance in terms of both F1 and F1c scores on a DialogRE dataset even though our method only leverages PLMs without adding any extra layers.
• Abstract（参考訳）: 対話に基づく関係抽出(ダイアログ)タスクは、対話に現れる議論ペア間の関係を予測することを目的としている。 これまでのほとんどの研究では、複数の話者による対話の低情報密度を補うために、微調整事前学習言語モデル(PLM)を広範囲にしか用いていない。 余分な層を持たずにplmの固有知識を効果的に活用し、引数間の関係に関する散在した意味的手がかりを検討するため、promp(grasp)を用いた関係意味論を用いた指導モデルを提案する。 我々は,プロンプトに基づく微調整手法を採用し,与えられた対話の意味的手がかりをキャプチャする。 1)引数認識型プロンプトマーカー戦略と 2) 関係手がかり検出タスク。 実験では, GRASPは, 余分なレイヤを追加せずにPLMのみを利用するにもかかわらず, ダイアログREデータセット上でのF1とF1cのスコアで最先端のパフォーマンスを達成する。

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