論文の概要: Dense Feature Memory Augmented Transformers for COVID-19 Vaccination Search Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13898v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 13:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 14:16:02.509273
• Title: Dense Feature Memory Augmented Transformers for COVID-19 Vaccination Search Classification
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスワクチン検索分類のためのDense Feature Memory Augmented Transformer
• Authors: Jai Gupta, Yi Tay, Chaitanya Kamath, Vinh Q. Tran, Donald Metzler, Shailesh Bavadekar, Mimi Sun, Evgeniy Gabrilovich
• Abstract要約: 本稿では,新型コロナウイルスワクチン関連検索クエリの分類モデルを提案する。 本稿では,モデルが対応可能なメモリトークンとして,高密度特徴を考慮した新しい手法を提案する。 この新しいモデリング手法により,Vaccine Search Insights (VSI) タスクを大幅に改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.49594822215981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the devastating outbreak of COVID-19, vaccines are one of the crucial lines of defense against mass infection in this global pandemic. Given the protection they provide, vaccines are becoming mandatory in certain social and professional settings. This paper presents a classification model for detecting COVID-19 vaccination related search queries, a machine learning model that is used to generate search insights for COVID-19 vaccinations. The proposed method combines and leverages advancements from modern state-of-the-art (SOTA) natural language understanding (NLU) techniques such as pretrained Transformers with traditional dense features. We propose a novel approach of considering dense features as memory tokens that the model can attend to. We show that this new modeling approach enables a significant improvement to the Vaccine Search Insights (VSI) task, improving a strong well-established gradient-boosting baseline by relative +15% improvement in F1 score and +14% in precision.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大に伴い、ワクチンは世界的なパンデミックにおける大量感染に対する重要な防御の1つとなっている。 それらが提供する保護を考えると、特定の社会的および専門的な環境でワクチンは必須となっている。 本稿では,covid-19ワクチン接種関連検索クエリの検出のための分類モデルを提案する。 提案手法は, 最新の自然言語理解(nlu)技術と, 従来の密集した特徴を持つ事前学習トランスフォーマーを併用し, 活用するものである。 本稿では,モデルが対応できるメモリトークンとして,密集した特徴を考察する新しい手法を提案する。 この新たなモデリング手法により,Vaccine Search Insights (VSI) タスクの大幅な改善が可能となり,F1スコアの相対値が15%,精度が+14%向上した。

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