論文の概要: Synergizing Unsupervised and Supervised Learning: A Hybrid Approach for Accurate Natural Language Task Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01096v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 08:31:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 01:58:18.628883
- Title: Synergizing Unsupervised and Supervised Learning: A Hybrid Approach for Accurate Natural Language Task Modeling
- Title（参考訳）: 教師なし学習と教師付き学習の相乗化: 自然言語タスクモデリングの高精度化のためのハイブリッドアプローチ
- Authors: Wrick Talukdar, Anjanava Biswas,
- Abstract要約: 本稿では,NLPタスクモデリングの精度を向上させるために,教師なし学習と教師なし学習を相乗化する新しいハイブリッド手法を提案する。
提案手法は,未ラベルコーパスから表現を学習する教師なしモジュールと,これらの表現を活用してタスク固有モデルを強化する教師付きモジュールを統合する。
手法の相乗化により、我々のハイブリッドアプローチはベンチマークデータセット上でSOTAの結果を達成し、よりデータ効率が高くロバストなNLPシステムを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While supervised learning models have shown remarkable performance in various natural language processing (NLP) tasks, their success heavily relies on the availability of large-scale labeled datasets, which can be costly and time-consuming to obtain. Conversely, unsupervised learning techniques can leverage abundant unlabeled text data to learn rich representations, but they do not directly optimize for specific NLP tasks. This paper presents a novel hybrid approach that synergizes unsupervised and supervised learning to improve the accuracy of NLP task modeling. While supervised models excel at specific tasks, they rely on large labeled datasets. Unsupervised techniques can learn rich representations from abundant unlabeled text but don't directly optimize for tasks. Our methodology integrates an unsupervised module that learns representations from unlabeled corpora (e.g., language models, word embeddings) and a supervised module that leverages these representations to enhance task-specific models. We evaluate our approach on text classification and named entity recognition (NER), demonstrating consistent performance gains over supervised baselines. For text classification, contextual word embeddings from a language model pretrain a recurrent or transformer-based classifier. For NER, word embeddings initialize a BiLSTM sequence labeler. By synergizing techniques, our hybrid approach achieves SOTA results on benchmark datasets, paving the way for more data-efficient and robust NLP systems.
- Abstract（参考訳）: 教師付き学習モデルは、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示しているが、その成功は大規模ラベル付きデータセットの可用性に大きく依存している。
逆に、教師なし学習技術は、豊富なラベルのないテキストデータを利用してリッチな表現を学習するが、特定のNLPタスクに対して直接最適化するわけではない。
本稿では,NLPタスクモデリングの精度を向上させるために,教師なし学習と教師なし学習を相乗化する新しいハイブリッド手法を提案する。
教師付きモデルは特定のタスクで優れているが、大きなラベル付きデータセットに依存している。
教師なしのテクニックは、豊富なラベルのないテキストからリッチな表現を学ぶことができますが、タスクを直接最適化することはできません。
提案手法は,ラベルのないコーパス(例えば,言語モデル,単語埋め込み)から表現を学習する教師なしモジュールと,これらの表現を活用してタスク固有のモデルを強化する教師付きモジュールを統合する。
我々は、テキスト分類と名前付きエンティティ認識(NER)に対するアプローチを評価し、教師付きベースラインよりも一貫したパフォーマンス向上を示す。
テキスト分類では、言語モデルからの文脈単語の埋め込みは、繰り返しまたは変換器ベースの分類器を事前訓練する。
NER の場合、ワード埋め込みは BiLSTM シーケンスラベルを初期化する。
手法の相乗化により、我々のハイブリッドアプローチはベンチマークデータセット上でSOTAの結果を達成し、よりデータ効率が高くロバストなNLPシステムを実現する。
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