資源制約キーフレーズ生成のための表現学習【JST・京大機械翻訳】

Wu Di; Ahmad Wasi Uddin; Dev Sunipa; Chang Kai-Wei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218943776210 整理番号：22P0304768

資源制約キーフレーズ生成のための表現学習【JST・京大機械翻訳】

Representation Learning for Resource-Constrained Keyphrase Generation

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発行年： 2022年03月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月21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)

最先端のキーフレーズ生成法は,一般的に大きな注釈付きデータセットに依存し,限られた注釈付きデータを持つドメインにおけるそれらの性能を制限する。この課題を克服するために,まず検索ベースコーパスレベル統計を用いて顕著な情報を同定し,次に大規模ラベルなし文書を用いた事前訓練言語モデルに基づくタスク固有中間表現を学習するデータ指向アプローチを設計した。重要なスパン回復と重要なスパン予測を,キーフレーゼ生成に必須のイントラクルと関節内知識を凝縮する雑音除去訓練目的として導入した。多重キーフレーズ生成ベンチマークに関する実験を通して,著者らは,低資源キーフレーズ生成とゼロショットドメイン適応を容易にするために,提案した方式の有効性を示した。提案手法は,特に,大きな訓練セットで訓練されたモデルの性能に接近する,不在キーフレーズの生成に役立つ。【JST・京大機械翻訳】

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自然語処理 , 検索技術 , 索引作業

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