論文の概要: ChuLo: Chunk-Level Key Information Representation for Long Document Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11119v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 22:06:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:50.502046
• Title: ChuLo: Chunk-Level Key Information Representation for Long Document Processing
• Title（参考訳）: ChuLo:長い文書処理のためのチャンクレベルキー情報表現
• Authors: Yan Li, Caren Han, Yue Dai, Feiqi Cao,
• Abstract要約: ChuLoは長い文書分類のための新しいチャンク表現法である。 提案手法は,情報損失を最小限に抑え,トランスフォーマーモデルの有効性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.992206596081608
• License:
• Abstract: Transformer-based models have achieved remarkable success in various Natural Language Processing (NLP) tasks, yet their ability to handle long documents is constrained by computational limitations. Traditional approaches, such as truncating inputs, sparse self-attention, and chunking, attempt to mitigate these issues, but they often lead to information loss and hinder the model's ability to capture long-range dependencies. In this paper, we introduce ChuLo, a novel chunk representation method for long document classification that addresses these limitations. Our ChuLo groups input tokens using unsupervised keyphrase extraction, emphasizing semantically important keyphrase based chunk to retain core document content while reducing input length. This approach minimizes information loss and improves the efficiency of Transformer-based models. Preserving all tokens in long document understanding, especially token classification tasks, is especially important to ensure that fine-grained annotations, which depend on the entire sequence context, are not lost. We evaluate our method on multiple long document classification tasks and long document token classification tasks, demonstrating its effectiveness through comprehensive qualitative and quantitative analyses.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、長いドキュメントを扱う能力は計算上の制限によって制限されている。 入力の切り抜き、スパース自己注意、チャンキングといった従来のアプローチは、これらの問題を緩和しようとするが、情報損失を招き、長い範囲の依存関係をキャプチャするモデルの能力を阻害する。 本稿では,これらの制約に対処する文書分類のためのチャンク表現手法であるChuLoを紹介する。 提案手法では,キーフレーズをベースとしたチャンクを意味的に強調し,コア文書の内容を保持するとともに,入力長の低減を図る。 このアプローチは、情報損失を最小限に抑え、Transformerベースのモデルの効率を向上させる。 長いドキュメント理解、特にトークン分類タスクにおけるすべてのトークンを保存することは、シーケンスのコンテキスト全体に依存する細かいアノテーションが失われないようにするために特に重要である。 本稿では,複数の長期文書分類タスクと長期文書トークン分類タスクについて評価し,その効果を総合的な質的・定量的分析を通じて実証する。

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