論文の概要: A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02504v3
- Date: Fri, 2 Aug 2024 04:44:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 18:23:26.686114
- Title: A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 自然言語処理のためのプレトレイン・フィネチューンパラダイムに関する研究
- Authors: Yu Wang, Wen Qu,
- Abstract要約: Pretrain-finetune パラダイムは、テキスト分析と自然言語処理における変換的アプローチを表している。
このチュートリアルは、プレトレイン-ファインチューンパラダイムの包括的な紹介を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7038841665524846
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Given that natural language serves as the primary conduit for expressing thoughts and emotions, text analysis has become a key technique in psychological research. It enables the extraction of valuable insights from natural language, facilitating endeavors like personality traits assessment, mental health monitoring, and sentiment analysis in interpersonal communications. In text analysis, existing studies often resort to either human coding, which is time-consuming, using pre-built dictionaries, which often fails to cover all possible scenarios, or training models from scratch, which requires large amounts of labeled data. In this tutorial, we introduce the pretrain-finetune paradigm. The pretrain-finetune paradigm represents a transformative approach in text analysis and natural language processing. This paradigm distinguishes itself through the use of large pretrained language models, demonstrating remarkable efficiency in finetuning tasks, even with limited training data. This efficiency is especially beneficial for research in social sciences, where the number of annotated samples is often quite limited. Our tutorial offers a comprehensive introduction to the pretrain-finetune paradigm. We first delve into the fundamental concepts of pretraining and finetuning, followed by practical exercises using real-world applications. We demonstrate the application of the paradigm across various tasks, including multi-class classification and regression. Emphasizing its efficacy and user-friendliness, the tutorial aims to encourage broader adoption of this paradigm. To this end, we have provided open access to all our code and datasets. The tutorial is highly beneficial across various psychology disciplines, providing a comprehensive guide to employing text analysis in diverse research settings.
- Abstract（参考訳）: 自然言語が思考や感情を表現する主要な経路として機能していることを考えると、テキスト分析は心理学研究において重要な技術となっている。
自然言語から貴重な洞察を抽出し、人格特性評価、メンタルヘルスモニタリング、対人コミュニケーションにおける感情分析などの取り組みを促進する。
テキスト分析では、既存の研究は、事前に構築された辞書を使って、時間を要する人間のコーディングを頼りにし、可能なすべてのシナリオをカバーできないか、大量のラベル付きデータを必要とするモデルをスクラッチからトレーニングする。
本チュートリアルでは,プレトレイン-ファインチューンパラダイムについて紹介する。
Pretrain-finetune パラダイムは、テキスト分析と自然言語処理における変換的アプローチを表している。
このパラダイムは、大規模な事前訓練された言語モデルを使用することで、限られた訓練データであっても、微調整タスクにおいて顕著な効率性を示す。
この効率性は、注釈付きサンプルの数が非常に限られている社会科学の研究にとって特に有益である。
本チュートリアルでは,プレトレイン-ファインチューンパラダイムの包括的紹介を行う。
まず、事前学習と微調整の基本概念を掘り下げ、続いて実世界のアプリケーションを用いた実践的な演習を行った。
マルチクラス分類や回帰など,様々なタスクにまたがるパラダイムの適用例を示す。
このチュートリアルは、その有効性とユーザフレンドリさを強調し、このパラダイムのより広範な採用を促進することを目的としている。
この目的のために、私たちはすべてのコードとデータセットへのオープンアクセスを提供しました。
このチュートリアルは様々な心理学の分野において非常に有益であり、様々な研究環境でテキスト分析を利用するための包括的なガイドを提供する。
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