論文の概要: Few-shot Text Classification with Dual Contrastive Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15069v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 19:26:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 14:05:11.150331
• Title: Few-shot Text Classification with Dual Contrastive Consistency
• Title（参考訳）: Dual Contrastive Consistency を用いたテキスト分類
• Authors: Liwen Sun, Jiawei Han
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した言語モデルを用いて,数ショットのテキスト分類を行う方法について検討する。 ラベル付きデータが少ない場合の教師付きコントラスト学習と、ラベルなしデータの一貫性と規則化を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.141350717029358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we explore how to utilize pre-trained language model to perform few-shot text classification where only a few annotated examples are given for each class. Since using traditional cross-entropy loss to fine-tune language model under this scenario causes serious overfitting and leads to sub-optimal generalization of model, we adopt supervised contrastive learning on few labeled data and consistency-regularization on vast unlabeled data. Moreover, we propose a novel contrastive consistency to further boost model performance and refine sentence representation. After conducting extensive experiments on four datasets, we demonstrate that our model (FTCC) can outperform state-of-the-art methods and has better robustness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習した言語モデルを用いて,各クラスに注釈付きサンプルを少数用意した少数ショットテキスト分類を行う方法について検討する。 このシナリオでは、従来のクロスエントロピー損失を微調整言語モデルに用いた場合、重大オーバーフィッティングが発生し、モデルの準最適一般化につながるため、ラベル付きデータが少ない場合の教師付きコントラスト学習と、膨大なラベル付きデータに対する整合性正規化を採用する。 さらに,モデルの性能をさらに高め,文表現を洗練するために,新しいコントラスト一貫性を提案する。 4つのデータセットに対して広範な実験を行った結果、我々のモデル(FTCC)が最先端の手法より優れ、堅牢性が高いことを示した。

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