論文の概要: mCPT at SemEval-2023 Task 3: Multilingual Label-Aware Contrastive Pre-Training of Transformers for Few- and Zero-shot Framing Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09901v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 11:33:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 14:52:38.291297
• Title: mCPT at SemEval-2023 Task 3: Multilingual Label-Aware Contrastive Pre-Training of Transformers for Few- and Zero-shot Framing Detection
• Title（参考訳）: mCPT at SemEval-2023 Task 3: Multilingual Label-Aware Contrastive Pre-Training of Transformer for Few- and Zero-shot Framing Detection
• Authors: Markus Reiter-Haas, Alexander Ertl, Kevin Innerhofer, Elisabeth Lex
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショットスパニッシュフレーミング検出タスクの勝利システムについて述べる。 提案手法では,多言語変換器をベースとした事前学習手法を採用している。 本システムの記述に加えて, プレトレーニングがフレーミング検出にどのように役立つかを示すために, 埋め込み空間解析およびアブレーション研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.36515347329037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the winning system for the zero-shot Spanish framing detection task, which also achieves competitive places in eight additional languages. The challenge of the framing detection task lies in identifying a set of 14 frames when only a few or zero samples are available, i.e., a multilingual multi-label few- or zero-shot setting. Our developed solution employs a pre-training procedure based on multilingual Transformers using a label-aware contrastive loss function. In addition to describing the system, we perform an embedding space analysis and ablation study to demonstrate how our pre-training procedure supports framing detection to advance computational framing analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゼロショット・スパニッシュ・フレーミング検出タスクの勝利システムについて述べる。 フレーミング検出タスクの課題は、サンプルが数個または0個しかない場合に、14個のフレームのセットを識別することである。 提案手法は,ラベル認識型コントラスト損失関数を用いた多言語変換器に基づく事前学習手法を用いる。 本システムを説明することに加えて, プレトレーニングがフレーミング検出をどのように支援し, 計算フレーミング解析を推し進めるかを実証するために, 埋め込み空間解析およびアブレーション研究を行う。

関連論文リスト

• AISPACE at SemEval-2024 task 8: A Class-balanced Soft-voting System for Detecting Multi-generator Machine-generated Text [0.0]
  SemEval-2024 Task 8は、人書きテキストと機械生成テキストを検出するための課題を提供する。 本稿では,主にSubtask Bを扱うシステムを提案する。 これは、与えられた全文が人間によって書かれたか、あるいは、実際にはマルチクラスのテキスト分類タスクである特定のLarge Language Model (LLM)によって生成されるかを検出することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T06:25:47Z)
• DetToolChain: A New Prompting Paradigm to Unleash Detection Ability of MLLM [81.75988648572347]
  DetToolChainはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)のゼロショットオブジェクト検出能力を解き放つ新しいパラダイムである。 提案手法は,高精度検出にヒントを得た検出プロンプトツールキットと,これらのプロンプトを実装するための新しいChain-of-Thoughtから構成される。 DetToolChainを用いたGPT-4Vは,オープン語彙検出のための新しいクラスセットにおいて,最先端のオブジェクト検出器を+21.5%AP50で改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T06:54:33Z)
• KInIT at SemEval-2024 Task 8: Fine-tuned LLMs for Multilingual Machine-Generated Text Detection [0.0]
  SemEval-2024 Task 8は、マルチジェネレータ、マルチドメイン、マルチランガルブラックボックスマシン生成テキスト検出に重点を置いている。 提案手法は,第4位にランクインし,勝者のわずか1ポイント未満の競争結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T10:09:56Z)
• Label-Efficient Object Detection via Region Proposal Network Pre-Training [58.50615557874024]
  地域提案ネットワーク(RPN)に効果的な事前学習を提供するための簡単な事前学習タスクを提案する。 RPN事前学習のないマルチステージ検出器と比較して,本手法はダウンストリームタスク性能を継続的に改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T16:28:18Z)
• Bridging Cross-Lingual Gaps During Leveraging the Multilingual Sequence-to-Sequence Pretraining for Text Generation [80.16548523140025]
  プレトレインとファインチューンの間のギャップを埋めるために、コードスイッチングの復元タスクを追加して、バニラプレトレイン-ファインチューンパイプラインを拡張します。 提案手法は,言語間文表現距離を狭くし,簡単な計算コストで低周波語翻訳を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T16:08:38Z)
• Zero-Shot Cross-lingual Semantic Parsing [56.95036511882921]
  7つのテスト言語に対する並列データを持たないゼロショット問題として,言語間セマンティックパーシングについて検討した。 英文論理形式ペアデータのみを用いて解析知識を付加言語に転送するマルチタスクエンコーダデコーダモデルを提案する。 このシステムは、ゼロショット解析を潜時空間アライメント問題としてフレーム化し、事前訓練されたモデルを改善し、最小のクロスリンガル転送ペナルティで論理形式を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T16:08:43Z)
• CSI: Novelty Detection via Contrastive Learning on Distributionally Shifted Instances [77.28192419848901]
  コントラストシフトインスタンス (CSI) という,単純かつ効果的な手法を提案する。 従来のコントラスト学習法のように,サンプルを他の例と対比することに加えて,本トレーニング手法では,サンプルを分散シフトによる拡張と対比する。 本実験は, 種々の新規検出シナリオにおける本手法の優位性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T08:32:56Z)
• Context-Transformer: Tackling Object Confusion for Few-Shot Detection [0.0]
  本稿では,簡潔なディープトランスフレームワークにおけるコンテキスト変換器を提案する。 Context-Transformerは、ソースドメインオブジェクトの知識をガイダンスとして効果的に活用することができる。 これらのリレーショナルな手がかりを適応的に統合して、検出器の識別力を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T16:17:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。