論文の概要: Guiding the PLMs with Semantic Anchors as Intermediate Supervision: Towards Interpretable Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01425v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 07:27:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 13:13:34.580124
• Title: Guiding the PLMs with Semantic Anchors as Intermediate Supervision: Towards Interpretable Semantic Parsing
• Title（参考訳）: セマンティクスアンカーを中間監督としてplmを導く: 解釈可能なセマンティクス解析に向けて
• Authors: Lunyiu Nie, Jiuding Sun, Yanlin Wang, Lun Du, Shi Han, Dongmei Zhang, Lei Hou, Juanzi Li, Jidong Zhai
• Abstract要約: 本稿では,既存の事前学習言語モデルを階層型デコーダネットワークに組み込むことを提案する。 第一原理構造をセマンティックアンカーとすることで、2つの新しい中間管理タスクを提案する。 いくつかのセマンティック解析ベンチマークで集中的な実験を行い、我々のアプローチがベースラインを一貫して上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.11806632758607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The recent prevalence of pretrained language models (PLMs) has dramatically shifted the paradigm of semantic parsing, where the mapping from natural language utterances to structured logical forms is now formulated as a Seq2Seq task. Despite the promising performance, previous PLM-based approaches often suffer from hallucination problems due to their negligence of the structural information contained in the sentence, which essentially constitutes the key semantics of the logical forms. Furthermore, most works treat PLM as a black box in which the generation process of the target logical form is hidden beneath the decoder modules, which greatly hinders the model's intrinsic interpretability. To address these two issues, we propose to incorporate the current PLMs with a hierarchical decoder network. By taking the first-principle structures as the semantic anchors, we propose two novel intermediate supervision tasks, namely Semantic Anchor Extraction and Semantic Anchor Alignment, for training the hierarchical decoders and probing the model intermediate representations in a self-adaptive manner alongside the fine-tuning process. We conduct intensive experiments on several semantic parsing benchmarks and demonstrate that our approach can consistently outperform the baselines. More importantly, by analyzing the intermediate representations of the hierarchical decoders, our approach also makes a huge step toward the intrinsic interpretability of PLMs in the domain of semantic parsing.
• Abstract（参考訳）: 最近の事前学習言語モデル(plm)の流行は、自然言語発話から構造化論理形式へのマッピングをseq2seqタスクとして定式化する意味解析のパラダイムを劇的にシフトさせた。 有望な性能にもかかわらず、従来のplmベースのアプローチは、論理形式のキーセマンティクスを構成する文に含まれる構造情報の欠如のために幻覚の問題に苦しむことが多い。 さらに、ほとんどの研究は PLM を、対象の論理形式の生成プロセスがデコーダモジュールの下に隠されているブラックボックスとして扱う。 この2つの問題に対処するために,現在のplmを階層型デコーダネットワークに組み込むことを提案する。 そこで,第一原理構造をセマンティクスアンカーとして,階層的デコーダのトレーニングとモデル中間表現の自己適応的探索のためのセマンティクスアンカー抽出とセマンティクスアンカーアライメントという2つの新しい中間監督タスクを提案する。 いくつかのセマンティック解析ベンチマークで集中的な実験を行い、我々のアプローチがベースラインを一貫して上回ることを示す。 さらに,階層型デコーダの中間表現を解析することにより,意味解析領域におけるPLMの本質的解釈可能性にも大きな一歩を踏み出した。

関連論文リスト

• Unified Generative and Discriminative Training for Multi-modal Large Language Models [88.84491005030316]
  生成的トレーニングにより、視覚言語モデル(VLM)は様々な複雑なタスクに取り組むことができる。 CLIPのようなモデルで実証された差別的トレーニングは、ゼロショットイメージテキストの分類と検索に優れています。 本稿では,両パラダイムの強みを統合する統一的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T01:51:31Z)
• FLIP: Fine-grained Alignment between ID-based Models and Pretrained Language Models for CTR Prediction [49.510163437116645]
  クリックスルーレート(CTR)予測は、パーソナライズされたオンラインサービスにおいてコア機能モジュールとして機能する。 CTR予測のための従来のIDベースのモデルは、表形式の1ホットエンコードされたID特徴を入力として取る。 事前訓練された言語モデル(PLM)は、テキストのモダリティの文を入力として取る別のパラダイムを生み出した。 本稿では,CTR予測のためのIDベースモデルと事前学習言語モデル(FLIP)間の細粒度特徴レベルのアライメントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T11:25:03Z)
• Autoregressive Structured Prediction with Language Models [73.11519625765301]
  本稿では, PLM を用いた自己回帰的手法を用いて, モデル構造を行動列として記述する。 我々のアプローチは、私たちが見てきた全ての構造化予測タスクにおいて、新しい最先端を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T13:27:26Z)
• Prompt-Matched Semantic Segmentation [96.99924127527002]
  本研究の目的は、事前学習した基礎モデルを、画像意味セグメンテーションの下流の様々なタスクに効果的に適応する方法を検討することである。 本稿では,タスク指向のチューニングに適応的に視覚的プロンプトを生成するとともに,基礎モデルの本来の構造を維持できる新しい階層間プロンプトマッチングフレームワークを提案する。 次に、Semantic-aware Prompt Matcherと呼ばれる軽量モジュールを導入し、2つのステージ間で階層的に補間し、各タスクに対して適切なプロンプトを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T09:12:53Z)
• Retrieve-and-Fill for Scenario-based Task-Oriented Semantic Parsing [110.4684789199555]
  シナリオベースのセマンティックパーシングを導入し、最初に発話の「scenario」を曖昧にする必要がある元のタスクの変種を紹介します。 この定式化により、タスクの粗くきめ細かな側面を分離することが可能となり、それぞれがオフザシェルフニューラルネットワークモジュールで解決される。 私たちのモデルはモジュール化され、差別化可能で、解釈可能で、シナリオから余分な監督を得られるようになります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-02T08:00:21Z)
• SSA: Semantic Structure Aware Inference for Weakly Pixel-Wise Dense Predictions without Cost [36.27226683586425]
  The semantic structure aware inference (SSA) was proposed to explore the semantic structure information hidden in different stage of the CNN-based network to generate high-quality CAM in the model inference。 提案手法はパラメータを含まない利点があり,訓練は不要である。したがって,弱教師付き画素ワイド予測タスクにも適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T11:07:21Z)
• Transferring Semantic Knowledge Into Language Encoders [6.85316573653194]
  意味的意味表現から言語エンコーダへ意味的知識を伝達する手法である意味型ミッドチューニングを導入する。 このアライメントは分類や三重項の損失によって暗黙的に学習できることを示す。 提案手法は, 推論, 理解, テキストの類似性, その他の意味的タスクにおいて, 予測性能の向上を示す言語エンコーダを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T14:11:12Z)
• An End-to-End Document-Level Neural Discourse Parser Exploiting Multi-Granularity Representations [24.986030179701405]
  構文とセマンティクスにまたがる複数のレベルの粒度から派生した堅牢な表現を利用します。 このような表現をエンドツーエンドのエンコーダデコーダニューラルアーキテクチャに組み込んで、よりリソース豊富な対話処理を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T08:01:04Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。