論文の概要: Enhancing Out-of-Distribution Detection in Natural Language Understanding via Implicit Layer Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11034v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 06:05:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 13:39:38.798111
• Title: Enhancing Out-of-Distribution Detection in Natural Language Understanding via Implicit Layer Ensemble
• Title（参考訳）: 暗黙的レイヤアンサンブルによる自然言語理解における分散検出の強化
• Authors: Hyunsoo Cho, Choonghyun Park, Jaewook Kang, Kang Min Yoo, Taeuk Kim, Sang-goo Lee
• Abstract要約: out-of-distribution (OOD) 検出は、意図したデータ分布からoutlierを識別することを目的としている。 本研究では,中間機能に階層化表現の学習を促すコントラスト学習に基づく新しいフレームワークを提案する。 私たちのアプローチは他の作業よりもはるかに効果的です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.643719584452455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection aims to discern outliers from the intended data distribution, which is crucial to maintaining high reliability and a good user experience. Most recent studies in OOD detection utilize the information from a single representation that resides in the penultimate layer to determine whether the input is anomalous or not. Although such a method is straightforward, the potential of diverse information in the intermediate layers is overlooked. In this paper, we propose a novel framework based on contrastive learning that encourages intermediate features to learn layer-specialized representations and assembles them implicitly into a single representation to absorb rich information in the pre-trained language model. Extensive experiments in various intent classification and OOD datasets demonstrate that our approach is significantly more effective than other works.
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood) 検出は、高い信頼性と優れたユーザエクスペリエンスを維持する上で不可欠である、意図したデータ分散から異常を識別することを目的としている。 OOD検出における最近の研究は、入力が異常であるか否かを決定するために、垂直層に存在する単一の表現からの情報を利用する。 このような方法は単純であるが、中間層における多様な情報の可能性は見落としている。 本稿では,中間的特徴が階層特化表現を学習し,それらを暗黙的に単一の表現に組み立て,事前学習した言語モデルにリッチな情報を吸収する,コントラスト学習に基づく新しい枠組みを提案する。 様々な意図分類やOODデータセットの大規模な実験は、我々のアプローチが他の研究よりもはるかに効果的であることを示している。

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