論文の概要: Out-of-Distribution Generalization in Text Classification: Past,
Present, and Future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14104v1
- Date: Tue, 23 May 2023 14:26:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 15:43:13.212519
- Title: Out-of-Distribution Generalization in Text Classification: Past,
Present, and Future
- Title（参考訳）: テキスト分類におけるアウト・オブ・ディストリビューションの一般化:過去・現在・未来
- Authors: Linyi Yang, Yaoxiao Song, Xuan Ren, Chenyang Lyu, Yidong Wang,
Lingqiao Liu, Jindong Wang, Jennifer Foster, Yue Zhang
- Abstract要約: 自然言語処理(NLP)における機械学習(ML)システムは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データへの一般化において重大な課題に直面している。
このことは、NLPモデルの堅牢性とその高い精度に関する重要な疑問を提起する。
本稿では,近年の進歩,方法,評価について概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.581612475530974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning (ML) systems in natural language processing (NLP) face
significant challenges in generalizing to out-of-distribution (OOD) data, where
the test distribution differs from the training data distribution. This poses
important questions about the robustness of NLP models and their high accuracy,
which may be artificially inflated due to their underlying sensitivity to
systematic biases. Despite these challenges, there is a lack of comprehensive
surveys on the generalization challenge from an OOD perspective in text
classification. Therefore, this paper aims to fill this gap by presenting the
first comprehensive review of recent progress, methods, and evaluations on this
topic. We furth discuss the challenges involved and potential future research
directions. By providing quick access to existing work, we hope this survey
will encourage future research in this area.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)における機械学習(ML)システムは、トレーニングデータ分布とテスト分布が異なるOODデータへの一般化において重大な課題に直面している。
このことは、NLPモデルの堅牢性とその高い精度に関する重要な疑問を提起する。
これらの課題にもかかわらず、テキスト分類におけるoodの観点からの一般化チャレンジに関する包括的な調査が欠如している。
そこで本稿では,最近の進歩,方法,評価を総合的に概観し,このギャップを埋めることを目的としている。
課題と今後の研究の方向性について論じる。
既存の作業への迅速なアクセスを提供することで、この分野の今後の研究を促進することを願っている。
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