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J-GLOBAL ID：202202231063662007   整理番号：22A0951940

転移学習は販売参加の電子メール分類に合致する:評価,解析および戦略【JST・京大機械翻訳】

Transfer learning meets sales engagement email classification: Evaluation, analysis, and strategies

著者 (9件)： Liu Yong (Outreach Corporation, Seattle, Washington) ,  Dmitriev Pavel (Outreach Corporation, Seattle, Washington) ,  Huang Yifei (Outreach Corporation, Seattle, Washington) ,  Brooks Andrew (Outreach Corporation, Seattle, Washington) ,  Dong Li (Outreach Corporation, Seattle, Washington) ,  Liang Mengyue (Outreach Corporation, Seattle, Washington) ,  Boshernitzan Zvi (Outreach Corporation, Seattle, Washington) ,  Cao Jiwei (Outreach Corporation, Seattle, Washington) ,  Nguy Bobby (Outreach Corporation, Seattle, Washington)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 8  ページ： e5759  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 販売参加プラットフォームにおける企業電子メール分類は,産業と組織にわたる販売プロセスおよび相違の間の非同期会話状況の進展により,挑戦課題である。これは,セキュリティとプライバシー制約によるラベル付きeメールの限られた量によってさらに悪化する。BERTや様々な転送学習技法のような事前訓練言語モデル(LM)を用いることのリーダボードの成功は,自然言語処理へのパラダイムシフトを約束するが,実際のアプリケーションにおける高性能転送学習(HPTL)を適用するためのレシピは不明なままである。本論文は,一連の実験と分析を通して,販売関与電子メール分類へのHPTLの適用を研究した。実験データセットは,2つの異なる組織の電子メールを含む。本論文の貢献は4倍である:(a)異なる組織からの電子メールコーパスの解析と特性化;(b)異なるモデリングアーキテクチャの下での事前訓練LMの最良組合せの同定;(c)モデル精度と訓練時間に対する限定ラベル付きデータのインパクトとトレードオフの研究;(d)モデル精度に対する異なるorgsデータセットの影響のキャラクタリゼーションと研究。結果は,500のラベル付き訓練例と同程度のBERT-微調整を使用する実用的ウィンニングレシピが,評価したすべてのモデルの中で,合理的な訓練時間によって,一貫して著しく性能的に優ることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  分類 ,  自然言語処理 ,  プライバシー ,  応用プログラム ,  キャラクタリゼーション ,  計算機アーキテクチャ ,  セキュリティ ,  *機械学習 ,  コーパス ,  *電子メール ,  会話 ,  言語モデル
準シソーラス用語： レシピ ,  パラダイムシフト ,  *転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 交差org伝達学習 ,  ドメインシフト ,  電子メール意図分類 ,  予訓練言語モデル ,  販売参加 ,  伝達学習

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 転移学習 ,  販売 ,  参加 ,  電子メール ,  分類 ,  評価 ,  解析 ,  戦略