論文の概要: Sig-Networks Toolkit: Signature Networks for Longitudinal Language Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03523v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 14:34:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 14:32:17.778003
• Title: Sig-Networks Toolkit: Signature Networks for Longitudinal Language Modelling
• Title（参考訳）: Sig-Networks Toolkit: 縦型言語モデリングのための署名ネットワーク
• Authors: Talia Tseriotou, Ryan Sze-Yin Chan, Adam Tsakalidis, Iman Munire Bilal, Elena Kochkina, Terry Lyons, Maria Liakata
• Abstract要約: 我々は、縦長言語モデリングのためのオープンソースの、ピンプインストール可能なツールキット、Sig-Networksを提案する。 中心的な焦点は署名に基づくニューラルネットワークモデルの導入であり、これは最近、時間的タスクの成功を示している。 入門ビデオを備えたPyTorchパッケージとしてツールキットをリリースし、プレプロセスとモデリングのためのGitリポジトリに、モデル化されたNLPタスクのサンプルノートを含めます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.619019557308807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an open-source, pip installable toolkit, Sig-Networks, the first of its kind for longitudinal language modelling. A central focus is the incorporation of Signature-based Neural Network models, which have recently shown success in temporal tasks. We apply and extend published research providing a full suite of signature-based models. Their components can be used as PyTorch building blocks in future architectures. Sig-Networks enables task-agnostic dataset plug-in, seamless pre-processing for sequential data, parameter flexibility, automated tuning across a range of models. We examine signature networks under three different NLP tasks of varying temporal granularity: counselling conversations, rumour stance switch and mood changes in social media threads, showing SOTA performance in all three, and provide guidance for future tasks. We release the Toolkit as a PyTorch package with an introductory video, Git repositories for preprocessing and modelling including sample notebooks on the modeled NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: Sig-Networksは、長手言語モデリングの第一種として、オープンソースの、ピップインストール可能なツールキットである。 中心的な焦点は署名に基づくニューラルネットワークモデルの導入であり、これは最近、時間的タスクの成功を示している。 我々は、シグネチャベースモデルの全スイートを提供する公開研究を適用し、拡張する。 彼らのコンポーネントは、将来のアーキテクチャでPyTorchビルディングブロックとして使用できる。 sig-networksはタスクに依存しないデータセットプラグイン、シーケンシャルデータのシームレスな前処理、パラメータの柔軟性、さまざまなモデルに対する自動チューニングを可能にする。 ソーシャルメディアスレッドにおけるカウンセリング会話,噂のスタンススイッチ,気分変化など,時間的粒度の異なる3つのNLPタスクのシグネチャネットワークについて検討し,これら3つのタスクのSOTAパフォーマンスを示すとともに,今後のタスクのガイダンスを提供する。 導入ビデオ、プリプロセッシングとモデリングのためのgitリポジトリ、モデリングされたnlpタスクのサンプルノートブックを含む、pytorchパッケージとしてツールキットをリリースします。

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