論文の概要: ESQA: Event Sequences Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12833v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 07:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 21:49:14.880171
• Title: ESQA: Event Sequences Question Answering
• Title（参考訳）: ESQA: イベントシーケンスの質問回答
• Authors: Irina Abdullaeva, Andrei Filatov, Mikhail Orlov, Ivan Karpukhin, Viacheslav Vasilev, Denis Dimitrov, Andrey Kuznetsov, Ivan Kireev, Andrey Savchenko,
• Abstract要約: イベントシーケンス(ES)は、金融、小売、ソーシャルネットワーク、医療など、多くの実践的な領域で発生する。 ESsモデリングと分析の重要性にもかかわらず、大きな言語モデル(LLM)をESsドメインに適応させる作業はほとんど行われなかった。 本稿では,複数の下流タスクを微調整をほとんどあるいは全く行わずに解決できる新しい解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7647396227882974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Event sequences (ESs) arise in many practical domains including finance, retail, social networks, and healthcare. In the context of machine learning, event sequences can be seen as a special type of tabular data with annotated timestamps. Despite the importance of ESs modeling and analysis, little effort was made in adapting large language models (LLMs) to the ESs domain. In this paper, we highlight the common difficulties of ESs processing and propose a novel solution capable of solving multiple downstream tasks with little or no finetuning. In particular, we solve the problem of working with long sequences and improve time and numeric features processing. The resulting method, called ESQA, effectively utilizes the power of LLMs and, according to extensive experiments, achieves state-of-the-art results in the ESs domain.
• Abstract（参考訳）: イベントシーケンス(ES)は、金融、小売、ソーシャルネットワーク、医療など、多くの実践的な領域で発生する。 機械学習の文脈では、イベントシーケンスは注釈付きタイムスタンプを持つ特別なタイプの表データと見なすことができる。 ESsモデリングと分析の重要性にもかかわらず、大きな言語モデル(LLM)をESsドメインに適応させる努力はほとんど行われなかった。 本稿では,ESs処理の難しさを強調し,複数の下流タスクを微調整をほとんどあるいは全く行わずに解決できる新しい解法を提案する。 特に、長いシーケンスで作業することの問題を解決し、時間と数値の特徴処理を改善する。 ESQAと呼ばれるこの手法は、LLMのパワーを効果的に利用し、広範な実験により、ESs領域における最先端の結果を得る。

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