論文の概要: ZEROTOP: Zero-Shot Task-Oriented Semantic Parsing using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10815v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 07:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 14:46:38.991445
• Title: ZEROTOP: Zero-Shot Task-Oriented Semantic Parsing using Large Language Models
• Title（参考訳）: zerotop: 大きな言語モデルを用いたゼロショットタスク指向意味解析
• Authors: Dheeraj Mekala, Jason Wolfe, Subhro Roy
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショットタスク指向構文解析法であるZEROTOPを提案する。 MTOPデータセットの発話の16%を,注釈付きデータを必要とすることなく正確に解析できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.13621607944513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore the use of large language models (LLMs) for zero-shot semantic parsing. Semantic parsing involves mapping natural language utterances to task-specific meaning representations. Language models are generally trained on the publicly available text and code and cannot be expected to directly generalize to domain-specific parsing tasks in a zero-shot setting. In this work, we propose ZEROTOP, a zero-shot task-oriented parsing method that decomposes a semantic parsing problem into a set of abstractive and extractive question-answering (QA) problems, enabling us to leverage the ability of LLMs to zero-shot answer reading comprehension questions. For each utterance, we prompt the LLM with questions corresponding to its top-level intent and a set of slots and use the LLM generations to construct the target meaning representation. We observe that current LLMs fail to detect unanswerable questions; and as a result, cannot handle questions corresponding to missing slots. To address this problem, we fine-tune a language model on public QA datasets using synthetic negative samples. Experimental results show that our QA-based decomposition paired with the fine-tuned LLM can correctly parse ~16% of utterances in the MTOP dataset without requiring any annotated data.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットセマンティック解析における大規模言語モデル (LLM) の利用について検討する。 意味解析は自然言語の発話をタスク固有の意味表現にマッピングする。 言語モデルは一般に公開されているテキストとコードで訓練されており、ゼロショット設定でドメイン固有のパースタスクに直接一般化することは期待できない。 本研究では,ゼロショット型タスク指向構文解析手法であるZEROTOPを提案し,意味解析問題を抽象的・抽出的質問解答問題(QA)の集合に分解し,ゼロショット型回答読解問題へのLLMの活用を可能にする。 各発話に対して、トップレベルの意図とスロットのセットに対応する質問をLLMに促し、LLM世代を使用して目的の意味表現を構築する。 我々は,現在のLLMが未解決の質問を検出できず,その結果,欠落したスロットに対応する質問を処理できないことを観察した。 この問題に対処するため、我々は合成陰性サンプルを用いて公開QAデータセット上で言語モデルを微調整する。 実験結果から, MTOPデータセットの発話の約16%を, 注釈付きデータを必要とすることなく正確に解析できることがわかった。

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