ドメイン指向プレフィックスチューニング:ゼロショット対話要約のための効率的で一般化可能な微調整に向けて【JST・京大機械翻訳】

Zhao Lulu; Zheng Fujia; Zeng Weihao; He Keqing; Xu Weiran; Jiang Huixing; Wu Wei; Wu Yanan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200197626449 整理番号：22P0328784

ドメイン指向プレフィックスチューニング:ゼロショット対話要約のための効率的で一般化可能な微調整に向けて【JST・京大機械翻訳】

Domain-Oriented Prefix-Tuning: Towards Efficient and Generalizable Fine-tuning for Zero-Shot Dialogue Summarization

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最も進んだ抽象的対話要約者は,新しいドメインに関する一般化能力がなく,要約におけるドメイン適応のための既存の研究は,一般的に大規模予訓練に依存する。本論文では,対話要約のドメイン適応のための軽量微調整法を探索するために,ドメインエンタングルメントを緩和するためのドメイン単語初期化プリフィックスモジュールを利用する効率的で一般化可能なドメイン指向プレフィックスチューニングモデルを提案し,モデル一般化を,対話の鍵内容に焦点を合わせ,モデル一般化を強化するための離散的な素早く採用する。ゼロショット実験を行い,2つのマルチドメイン対話要約データセット,TODSumおよびQMSumに関するドメイン適応ベンチマークを構築した。適切な実験と定性分析は,著者らの方法の有効性を証明した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人間機械系

, , , , , ,

前のページに戻る