論文の概要: Harnessing the Intrinsic Knowledge of Pretrained Language Models for Challenging Text Classification Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15650v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 09:07:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 16:43:13.049319
• Title: Harnessing the Intrinsic Knowledge of Pretrained Language Models for Challenging Text Classification Settings
• Title（参考訳）: テキスト分類設定の整合化のための事前学習言語モデルの本質的知識の調和
• Authors: Lingyu Gao,
• Abstract要約: この論文は、事前学習された言語モデル(PLM)の本質的な知識を活用することによって、テキスト分類における3つの挑戦的な設定を探求する。 本研究では, PLMの文脈表現に基づく特徴量を利用したモデルを構築し, 人間の精度に匹敵する, あるいは超越する性能を実現する。 最後に、実効的な実演を選択することで、大規模言語モデルの文脈内学習プロンプトに対する感受性に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.257719744958367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text classification is crucial for applications such as sentiment analysis and toxic text filtering, but it still faces challenges due to the complexity and ambiguity of natural language. Recent advancements in deep learning, particularly transformer architectures and large-scale pretraining, have achieved inspiring success in NLP fields. Building on these advancements, this thesis explores three challenging settings in text classification by leveraging the intrinsic knowledge of pretrained language models (PLMs). Firstly, to address the challenge of selecting misleading yet incorrect distractors for cloze questions, we develop models that utilize features based on contextualized word representations from PLMs, achieving performance that rivals or surpasses human accuracy. Secondly, to enhance model generalization to unseen labels, we create small finetuning datasets with domain-independent task label descriptions, improving model performance and robustness. Lastly, we tackle the sensitivity of large language models to in-context learning prompts by selecting effective demonstrations, focusing on misclassified examples and resolving model ambiguity regarding test example labels.
• Abstract（参考訳）: テキスト分類は感情分析や有毒なテキストフィルタリングといった応用には不可欠であるが、自然言語の複雑さとあいまいさのために依然として課題に直面している。 近年のディープラーニング,特にトランスフォーマーアーキテクチャと大規模事前学習は,NLP分野において大きな成功を収めている。 これらの進歩に基づいて、この論文は、事前学習された言語モデル(PLM)の本質的な知識を活用することによって、テキスト分類における3つの挑戦的な設定を探求する。 まず, PLM の文脈的表現に基づく特徴を利用したモデルを開発し, 人間の精度に匹敵する, あるいは超越する性能を実現する。 第二に、モデル一般化を未確認ラベルに拡張するため、ドメインに依存しないタスクラベル記述による小さな微調整データセットを作成し、モデル性能とロバスト性を改善した。 最後に、実例の誤分類やテスト例ラベルに関するモデルの曖昧さの解消に焦点をあて、効果的な実演を選択することで、大規模言語モデルの文脈内学習プロンプトに対する感受性に取り組む。

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