論文の概要: Semantic Role Labeling Guided Out-of-distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18026v1
• Date: Mon, 29 May 2023 11:34:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 15:21:57.288577
• Title: Semantic Role Labeling Guided Out-of-distribution Detection
• Title（参考訳）: セマンティクスロールラベリング(semantic role labeling)による分布外検出
• Authors: Jinan Zou, Maihao Guo, Yu Tian, Yuhao Lin, Haiyao Cao, Lingqiao Liu, Ehsan Abbasnejad, Javen Qinfeng Shi
• Abstract要約: 本稿では,新しい教師なしOOD検出手法,すなわちSemantic Role Labeling Guided Out-of-distriion Detection (SRLOOD)を提案する。 SRLOODは、文の異なる引数からきめ細かい局所的特徴表現を導出した意味的役割ラベル付け(SRL)を分離し、抽出し、学習する。 また,SRLの抽出した役割を予測することにより,グローバルな特徴学習を強化するために,新たな自己教師型アプローチも導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.804037907226416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying unexpected domain-shifted instances in natural language processing is crucial in real-world applications. Previous works identify the OOD instance by leveraging a single global feature embedding to represent the sentence, which cannot characterize subtle OOD patterns well. Another major challenge current OOD methods face is learning effective low-dimensional sentence representations to identify the hard OOD instances that are semantically similar to the ID data. In this paper, we propose a new unsupervised OOD detection method, namely Semantic Role Labeling Guided Out-of-distribution Detection (SRLOOD), that separates, extracts, and learns the semantic role labeling (SRL) guided fine-grained local feature representations from different arguments of a sentence and the global feature representations of the full sentence using a margin-based contrastive loss. A novel self-supervised approach is also introduced to enhance such global-local feature learning by predicting the SRL extracted role. The resulting model achieves SOTA performance on four OOD benchmarks, indicating the effectiveness of our approach. Codes will be available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理における予期せぬドメインシフトインスタンスの特定は、現実世界のアプリケーションでは不可欠である。 これまでの作業では、文を表現するために単一のグローバルな機能埋め込みを利用することで、OODインスタンスを識別するが、微妙なOODパターンをうまく特徴づけることはできない。 現在のOOD手法が直面するもうひとつの大きな課題は、IDデータとセマンティックに類似したハードなOODインスタンスを特定するために、効果的な低次元の文表現を学習することだ。 本稿では,文の異なる引数と全文のグローバルな特徴表現から,意味的役割ラベル付け(SRL)を導出した意味的役割ラベル付け(SRLOOD)を分離し,抽出し,学習する,意味的役割ラベル付け(Semantic Role Labeling Guided Out-of-distriion Detection, SRLOOD)と呼ばれる新しい教師なしOOD検出手法を提案する。 また,SRLの抽出した役割を予測することにより,グローバルな特徴学習を強化するために,新たな自己教師型アプローチも導入された。 その結果,4つのOODベンチマークにおいてSOTA性能が得られ,本手法の有効性が示唆された。 コードは受理次第利用可能だ。

関連論文リスト

• Semantic or Covariate? A Study on the Intractable Case of Out-of-Distribution Detection [70.57120710151105]
  ID分布のセマンティック空間をより正確に定義する。 また,OOD と ID の区別性を保証する "Tractable OOD" の設定も定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T03:09:39Z)
• Diversity-grounded Channel Prototypical Learning for Out-of-Distribution Intent Detection [18.275098909064127]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)のための新しい微調整フレームワークを提案する。 ダイバーシティグラウンドのプロンプトチューニング手法を用いて,各IDクラスのセマンティックプロトタイプを構築した。 徹底的な評価のために,本手法を一般的な微調整手法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T12:07:17Z)
• Envisioning Outlier Exposure by Large Language Models for Out-of-Distribution Detection [71.93411099797308]
  オープンワールドシナリオに機械学習モデルをデプロイする場合、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルは不可欠である。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の専門知識と推論能力を活用して,この制約に対処することを提案する。 EOEは、遠、近、きめ細かいOOD検出など、さまざまなタスクに一般化することができる。 EOEは様々なOODタスクで最先端のパフォーマンスを実現し、ImageNet-1Kデータセットに効果的にスケールできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T17:09:48Z)
• Out-of-Distribution Detection Using Peer-Class Generated by Large Language Model [0.0]
  アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、マシンラーニングモデルの信頼性とセキュリティを確保するための重要なタスクである。 本稿では,ODPCと呼ばれる新しい手法を提案し,大規模言語モデルを用いてOODピア・セマンティクスのクラスを生成する。 5つのベンチマークデータセットの実験により,提案手法は最先端の結果が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T06:04:05Z)
• EAT: Towards Long-Tailed Out-of-Distribution Detection [55.380390767978554]
  本稿では,長い尾を持つOOD検出の課題に対処する。 主な困難は、尾クラスに属するサンプルとOODデータを区別することである。 本稿では,(1)複数の禁制クラスを導入して分布内クラス空間を拡大すること,(2)コンテキストリッチなOODデータに画像をオーバーレイすることでコンテキスト限定のテールクラスを拡大すること,の2つの簡単な考え方を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T13:47:13Z)
• From Global to Local: Multi-scale Out-of-distribution Detection [129.37607313927458]
  アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、イン・ディストリビューション(ID)トレーニングプロセス中にラベルが見られない未知のデータを検出することを目的としている。 近年の表現学習の進歩により,距離に基づくOOD検出がもたらされる。 グローバルな視覚情報と局所的な情報の両方を活用する第1のフレームワークであるマルチスケールOOD検出(MODE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T11:56:25Z)
• Out-of-Distributed Semantic Pruning for Robust Semi-Supervised Learning [17.409939628100517]
  我々は,OODセマンティック・プルーニング(OSP)と呼ばれる統合フレームワークを提案する。 OSPは、ID分類の精度を13.7%、TinyImageNetデータセットのOOD検出のAUROCの5.9%に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T15:37:07Z)
• Enhancing Out-of-Distribution Detection in Natural Language Understanding via Implicit Layer Ensemble [22.643719584452455]
  out-of-distribution (OOD) 検出は、意図したデータ分布からoutlierを識別することを目的としている。 本研究では,中間機能に階層化表現の学習を促すコントラスト学習に基づく新しいフレームワークを提案する。 私たちのアプローチは他の作業よりもはるかに効果的です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T06:05:58Z)
• Trash to Treasure: Harvesting OOD Data with Cross-Modal Matching for Open-Set Semi-Supervised Learning [101.28281124670647]
  オープンセット半教師付き学習(Open-set SSL)では、ラベルなしデータにOOD(Out-of-distribution)サンプルを含む、難しいが実用的なシナリオを調査する。 我々は、OODデータの存在を効果的に活用し、特徴学習を増強する新しいトレーニングメカニズムを提案する。 我々のアプローチは、オープンセットSSLのパフォーマンスを大幅に向上させ、最先端技術よりも大きなマージンで性能を向上します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T09:14:44Z)
• Triggering Failures: Out-Of-Distribution detection by learning from local adversarial attacks in Semantic Segmentation [76.2621758731288]
  セグメンテーションにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクトの検出に取り組む。 私たちの主な貢献は、ObsNetと呼ばれる新しいOOD検出アーキテクチャであり、ローカル・アタック(LAA)に基づく専用トレーニングスキームと関連付けられています。 3つの異なるデータセットの文献の最近の10つの手法と比較して,速度と精度の両面で最高の性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:09:56Z)

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。