論文の概要: Collaborative Knowledge Infusion for Low-resource Stance Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19219v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 08:32:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 17:03:08.530977
• Title: Collaborative Knowledge Infusion for Low-resource Stance Detection
• Title（参考訳）: 低リソーススタンス検出のための協調的知識注入
• Authors: Ming Yan, Joey Tianyi Zhou, Ivor W. Tsang,
• Abstract要約: 姿勢検出モデルを支援するために、ターゲット関連の知識がしばしば必要である。 低リソース姿勢検出タスクに対する協調的知識注入手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.88515573352795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stance detection is the view towards a specific target by a given context (\textit{e.g.} tweets, commercial reviews). Target-related knowledge is often needed to assist stance detection models in understanding the target well and making detection correctly. However, prevailing works for knowledge-infused stance detection predominantly incorporate target knowledge from a singular source that lacks knowledge verification in limited domain knowledge. The low-resource training data further increases the challenge for the data-driven large models in this task. To address those challenges, we propose a collaborative knowledge infusion approach for low-resource stance detection tasks, employing a combination of aligned knowledge enhancement and efficient parameter learning techniques. Specifically, our stance detection approach leverages target background knowledge collaboratively from different knowledge sources with the help of knowledge alignment. Additionally, we also introduce the parameter-efficient collaborative adaptor with a staged optimization algorithm, which collaboratively addresses the challenges associated with low-resource stance detection tasks from both network structure and learning perspectives. To assess the effectiveness of our method, we conduct extensive experiments on three public stance detection datasets, including low-resource and cross-target settings. The results demonstrate significant performance improvements compared to the existing stance detection approaches.
• Abstract（参考訳）: スタンス検出は、指定されたコンテキスト(\textit{e g } ツイート、商用レビュー)によって特定のターゲットに対するビューである。 ターゲット関連知識は、標的をよく理解し、検出を正しく行うために、姿勢検出モデルを支援するためにしばしば必要とされる。 しかし、知識を注入した姿勢検出のための一般的な研究は、限られたドメイン知識における知識検証が欠如している特定の情報源からの目標知識を主に取り入れている。 低リソースのトレーニングデータにより、このタスクにおけるデータ駆動型大規模モデルの課題はさらに増大する。 これらの課題に対処するため,我々は,協調的な知識向上と効率的なパラメータ学習技術を組み合わせた,低リソースな姿勢検出タスクのための協調的知識注入手法を提案する。 特に,我々のスタンス検出手法は,異なる知識ソースからの目標背景知識を協調的に活用し,知識アライメントの助けとなる。 さらに,ネットワーク構造と学習の観点からの低リソース姿勢検出タスクに関わる課題を協調的に解決する,段階最適化アルゴリズムを用いたパラメータ効率協調型適応器についても紹介する。 提案手法の有効性を評価するため,低リソース・クロスターゲット設定を含む3つの公開姿勢検出データセットについて広範な実験を行った。 その結果,既存の姿勢検出手法と比較して,大幅な性能向上が得られた。

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