ストリーミングアノテーションによる訓練【JST・京大機械翻訳】

Zhang Tongtao; Ji Heng; Chang Shih-Fu; Freedman Marjorie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200614461571 整理番号：22P0110291

ストリーミングアノテーションによる訓練【JST・京大機械翻訳】

Training with Streaming Annotation

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発行年： 2020年02月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月04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)

本論文では,訓練データが小規模バッチのシーケンスで放出され,以前のフェーズにおけるアノテーションが後の対応物より低い品質を持つ実用的なシナリオを扱う。状況に取り組むために,事前訓練された変圧器ネットワークを利用して,以前のバッチから最も顕著な文書情報を保存し,統合し,一方,現在のバッチからアノテーション(おそらく高品質で)に焦点を当てた。事例研究としてイベント抽出を用いて,提案フレームワークが従来の手法(3.6から14.9%絶対Fスコア利得の範囲)よりも,特に早期アノテーションにおいてより多くの雑音が存在する場合に,より優れた性能を実現できることを示した。そして,著者らの方式は,最良の従来法に関して19.1%の時間を予備する。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , パターン認識

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