論文の概要: Pre-training Multi-task Contrastive Learning Models for Scientific Literature Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14232v1
• Date: Tue, 23 May 2023 16:47:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 14:33:04.202622
• Title: Pre-training Multi-task Contrastive Learning Models for Scientific Literature Understanding
• Title（参考訳）: 科学文献理解のためのマルチタスクコントラスト学習モデル
• Authors: Yu Zhang, Hao Cheng, Zhihong Shen, Xiaodong Liu, Ye-Yi Wang, Jianfeng Gao
• Abstract要約: 事前学習言語モデル(LM)は、科学文献理解タスクにおいて有効であることを示す。 文献理解タスク間の共通知識共有を容易にするために,マルチタスクのコントラスト学習フレームワークであるSciMultを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.70578169485668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific literature understanding tasks have gained significant attention due to their potential to accelerate scientific discovery. Pre-trained language models (LMs) have shown effectiveness in these tasks, especially when tuned via contrastive learning. However, jointly utilizing pre-training data across multiple heterogeneous tasks (e.g., extreme classification, citation prediction, and literature search) remains largely unexplored. To bridge this gap, we propose a multi-task contrastive learning framework, SciMult, with a focus on facilitating common knowledge sharing across different scientific literature understanding tasks while preventing task-specific skills from interfering with each other. To be specific, we explore two techniques -- task-aware specialization and instruction tuning. The former adopts a Mixture-of-Experts Transformer architecture with task-aware sub-layers; the latter prepends task-specific instructions to the input text so as to produce task-aware outputs. Extensive experiments on a comprehensive collection of benchmark datasets verify the effectiveness of our task-aware specialization strategy in various tasks, where we outperform state-of-the-art scientific LMs.
• Abstract（参考訳）: 科学文献理解タスクは、科学的発見を加速する可能性から、大きな注目を集めている。 事前訓練された言語モデル(LM)は、特に対照的な学習によって調整された場合、これらのタスクにおいて有効性を示す。 しかしながら、複数の異種タスク(極端な分類、引用予測、文学検索など)で事前トレーニングされたデータを共同利用することは、ほとんど未定である。 このギャップを埋めるために,タスク固有のスキルが相互に干渉することを防ぐとともに,科学文献理解タスク間の共通知識共有を容易にするマルチタスクコントラスト学習フレームワークSciMultを提案する。 具体的には、タスク対応の特殊化と命令のチューニングという2つのテクニックを探求する。 前者はタスク対応サブレイヤを備えたMixture-of-Experts Transformerアーキテクチャを採用し、後者はタスク対応の出力を生成するために入力テキストにタスク固有の命令をプリペンドする。 ベンチマークデータセットの包括的なコレクションに関する広範な実験は、様々なタスクにおけるタスクアウェア特殊化戦略の有効性を検証します。

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