論文の概要: FormLM: Recommending Creation Ideas for Online Forms by Modelling Semantic and Structural Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05284v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 01:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 15:06:08.788554
• Title: FormLM: Recommending Creation Ideas for Online Forms by Modelling Semantic and Structural Information
• Title（参考訳）: FormLM: セマンティックおよび構造情報のモデリングによるオンラインフォーム作成のアイデアの再検討
• Authors: Yijia Shao, Mengyu Zhou, Yifan Zhong, Tao Wu, Hongwei Han, Shi Han, Gideon Huang, Dongmei Zhang
• Abstract要約: オンラインフォームをモデル化し、フォーム作成のアイデアを推奨するためにFormLMを提示します。 モデルトレーニングと評価のために、62Kのオンラインフォームを持つ最初の公開オンラインフォームデータセットを収集する。 実験の結果,FormLMはすべてのタスクにおいて汎用言語モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.70435892949326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online forms are widely used to collect data from human and have a multi-billion market. Many software products provide online services for creating semi-structured forms where questions and descriptions are organized by pre-defined structures. However, the design and creation process of forms is still tedious and requires expert knowledge. To assist form designers, in this work we present FormLM to model online forms (by enhancing pre-trained language model with form structural information) and recommend form creation ideas (including question / options recommendations and block type suggestion). For model training and evaluation, we collect the first public online form dataset with 62K online forms. Experiment results show that FormLM significantly outperforms general-purpose language models on all tasks, with an improvement by 4.71 on Question Recommendation and 10.6 on Block Type Suggestion in terms of ROUGE-1 and Macro-F1, respectively.
• Abstract（参考訳）: オンラインフォームは、人間のデータ収集に広く使われ、マルチビリオン市場を持つ。 多くのソフトウェア製品は、質問や説明が事前定義された構造によって構成される半構造化フォームを作成するためのオンラインサービスを提供する。 しかし、フォームの設計と作成プロセスはいまだに退屈で、専門家の知識が必要です。 フォームデザイナを支援するため,本研究では,オンラインフォーム(フォーム構造情報による事前学習言語モデルの拡張)をモデル化し,フォーム作成のアイデア(質問/オプション推奨やブロックタイプ提案を含む)を推奨する。 モデルのトレーニングと評価のために、我々は62kのオンラインフォームを持つ最初のパブリックオンラインフォームデータセットを収集する。 実験の結果, ROUGE-1 と Macro-F1 では, FormLM は全タスクにおいて汎用言語モデルよりも有意に優れ, 質問応答では 4.71 , ブロック型提案では 10.6 の改善が見られた。

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