論文の概要: Evolving Domain Adaptation of Pretrained Language Models for Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09661v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 08:28:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 15:47:32.143672
• Title: Evolving Domain Adaptation of Pretrained Language Models for Text Classification
• Title（参考訳）: テキスト分類のための事前学習言語モデルの進化するドメイン適応
• Authors: Yun-Shiuan Chuang, Yi Wu, Dhruv Gupta, Rheeya Uppaal, Ananya Kumar, Luhang Sun, Makesh Narsimhan Sreedhar, Sijia Yang, Timothy T. Rogers, Junjie Hu
• Abstract要約: 進化するドメインシフト(EDS)の中で、時系列テキスト分類に事前訓練された言語モデル(PLM)を適用することは、スタンス検出のようなアプリケーションにおける精度を維持するために重要である。 本研究では, 自己学習, ドメイン・アドバイザリ・トレーニング, ドメイン・アダプティブ・プレトレーニングなど, 進化するドメイン適応(EDA)戦略の有効性を, 漸進的な自己学習手法に焦点をあてて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.795214770636534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adapting pre-trained language models (PLMs) for time-series text classification amidst evolving domain shifts (EDS) is critical for maintaining accuracy in applications like stance detection. This study benchmarks the effectiveness of evolving domain adaptation (EDA) strategies, notably self-training, domain-adversarial training, and domain-adaptive pretraining, with a focus on an incremental self-training method. Our analysis across various datasets reveals that this incremental method excels at adapting PLMs to EDS, outperforming traditional domain adaptation techniques. These findings highlight the importance of continually updating PLMs to ensure their effectiveness in real-world applications, paving the way for future research into PLM robustness against the natural temporal evolution of language.
• Abstract（参考訳）: 進化するドメインシフト(EDS)の中で、時系列テキスト分類に事前訓練された言語モデル(PLM)を適用することは、スタンス検出のようなアプリケーションにおける精度を維持するために重要である。 本研究では, 自己学習, ドメイン・アドバイザリ・トレーニング, ドメイン・アダプティブ・プレトレーニングなど, 進化するドメイン適応(EDA)戦略の有効性を, 漸進的な自己学習手法に焦点をあてて評価する。 本手法は従来の領域適応手法よりも優れたPLMをEDSに適応させるのに優れていた。 これらの知見は,PLMを継続的に更新することの重要性を強調し,PLMの自然な時間的進化に対する堅牢性に関する今後の研究の道を開くものである。

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