論文の概要: Efficient Encoders for Streaming Sequence Tagging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09244v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 02:20:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 14:20:08.274980
• Title: Efficient Encoders for Streaming Sequence Tagging
• Title（参考訳）: ストリームシーケンスタギングのための効率的なエンコーダ
• Authors: Ayush Kaushal, Aditya Gupta, Shyam Upadhyay, Manaal Faruqui
• Abstract要約: ストリーミングシーケンスタギングのための最先端双方向エンコーダの単純適用には、インクリメンタルストリーミング入力(書き起こし音声など)において、新しいトークンごとにスクラッチから各トークンをエンコードする必要がある。 以前の計算の再利用性の欠如により、浮動小数点演算(FLOP)の数が増加し、不要なラベルフリップの数が増加した。 オフライン(あるいは完全)入力上で双方向エンコーダの性能を維持しながら,これらの問題に対処するHEAR(Adaptive Restart)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.692806815196077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A naive application of state-of-the-art bidirectional encoders for streaming sequence tagging would require encoding each token from scratch for each new token in an incremental streaming input (like transcribed speech). The lack of re-usability of previous computation leads to a higher number of Floating Point Operations (or FLOPs) and higher number of unnecessary label flips. Increased FLOPs consequently lead to higher wall-clock time and increased label flipping leads to poorer streaming performance. In this work, we present a Hybrid Encoder with Adaptive Restart (HEAR) that addresses these issues while maintaining the performance of bidirectional encoders over the offline (or complete) inputs while improving performance on streaming (or incomplete) inputs. HEAR has a Hybrid unidirectional-bidirectional encoder architecture to perform sequence tagging, along with an Adaptive Restart Module (ARM) to selectively guide the restart of bidirectional portion of the encoder. Across four sequence tagging tasks, HEAR offers FLOP savings in streaming settings upto 71.1% and also outperforms bidirectional encoders for streaming predictions by upto +10% streaming exact match.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングシーケンスのタグ付けに最先端の双方向エンコーダを適用するには、インクリメンタルなストリーミング入力(書き起こし音声など)において、新しいトークンごとにスクラッチから各トークンをエンコードする必要がある。 以前の計算の再利用性の欠如により、浮動小数点演算(FLOP)の数が増加し、不要なラベルフリップの数が増加した。 FLOPの増加は結果としてウォールクロック時間の増加とラベルのフリップの増加によってストリーミング性能が低下する。 本研究では,オフライン(あるいは完全)入力よりも双方向エンコーダの性能を維持しつつ,ストリーミング(あるいは不完全)入力の性能を向上させるとともに,これらの問題に対処するハイブリッドエンコーダを提案する。 HEARは、シーケンスタグ付けを行うためのハイブリッド一方向双方向エンコーダアーキテクチャと、エンコーダの双方向部分の再起動を選択的に導くアダプティブリスタートモジュール(ARM)を備えている。 4つのシーケンスタギングタスク全体で、HEARはストリーミング設定において最大71.1%のFLOPセーブを提供し、ストリーミングの正確な一致率でストリーミング予測のための双方向エンコーダを上回っている。

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