論文の概要: Manual Verbalizer Enrichment for Few-Shot Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06173v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 16:16:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 10:50:51.524477
• Title: Manual Verbalizer Enrichment for Few-Shot Text Classification
• Title（参考訳）: Few-Shotテキスト分類のためのマニュアルバーバリザの強化
• Authors: Quang Anh Nguyen, Nadi Tomeh, Mustapha Lebbah, Thierry Charnois, Hanene Azzag, Santiago Cordoba Muñoz,
• Abstract要約: acrshortmaveは、クラスラベルの豊か化による動詞化のためのアプローチである。 本モデルでは, 資源を著しく減らしながら, 最先端の成果が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.860409237919611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the continuous development of pre-trained language models, prompt-based training becomes a well-adopted paradigm that drastically improves the exploitation of models for many natural language processing tasks. Prompting also shows great performance compared to traditional fine-tuning when adapted to zero-shot or few-shot scenarios where the number of annotated data is limited. In this framework, the role of verbalizers is essential, as an interpretation from masked word distributions into output predictions. In this work, we propose \acrshort{mave}, an approach for verbalizer construction by enrichment of class labels using neighborhood relation in the embedding space of words for the text classification task. In addition, we elaborate a benchmarking procedure to evaluate typical baselines of verbalizers for document classification in few-shot learning contexts. Our model achieves state-of-the-art results while using significantly fewer resources. We show that our approach is particularly effective in cases with extremely limited supervision data.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルの継続的な開発により、プロンプトベースのトレーニングは、多くの自然言語処理タスクに対するモデルの活用を大幅に改善する、よく訓練されたパラダイムとなる。 アノテーション付きデータの数が制限されたゼロショットや少数ショットのシナリオに適応する場合、従来の微調整と比較して、プロンプティングは優れたパフォーマンスを示す。 この枠組みでは,マスキングされた単語分布から出力予測への解釈として,話し言葉の役割が不可欠である。 そこで本研究では,テキスト分類タスクにおける単語の埋め込み空間における近傍関係を用いたクラスラベルの強化による言語化のための手法である<acrshort{mave}を提案する。 さらに, 文書分類のための文節分類手法として, 数ショットの学習文脈において, 文節分類の典型的なベースラインを評価するために, ベンチマーク手法を精査する。 本モデルでは, 資源を著しく減らしながら, 最先端の成果が得られている。 極めて限られた監視データを持つ場合に,本手法が特に有効であることを示す。

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