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J-GLOBAL ID：202202258403991793   整理番号：22A0697057

適応プレトレーニングと協調的微調整:レビュー解析タスクを改善するためのWin-Win戦略【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Pre-Training and Collaborative Fine-Tuning: A Win-Win Strategy to Improve Review Analysis Tasks

著者 (7件)： Mao Qianren (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing and the State Key Laboratory of Software Development Environment, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Jianxin (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing and the State Key Laboratory of Software Development Environment, Beihang University, Beijing, China) ,  Lin Chenghua (Department of Computer Scienceof, University of Sheffield, Sheffield, U.K.) ,  Chen Congwen (Faculty of EEMCS, Delft University of Technology, Delft, CD, Netherlands) ,  Peng Hao (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing and the State Key Laboratory of Software Development Environment, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Lihong (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing and the State Key Laboratory of Software Development Environment, Beihang University, Beijing, China) ,  Yu Philip S. (Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 30  ページ： 622-634  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  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： ユーザレビューの要約とユーザ感情の分類は,現代の電子商取引プラットフォームのための2つの重要なタスクである。これら2つのタスクは共有言語特徴を捉えることによって互いに利益を得ることができる。しかし,そのような関係は,ドメイン特異的文脈表現に関する既存の研究によって十分に利用されていない。本研究では,3つの段階,即ち,一般的予訓練,適応予訓練,および協調微調整によるマルチタスクフレームワークのためのwin-win戦略を検討した。言語モデルに関するタスク適応連続予訓練は,ドメイン固有の文脈表現を得ることができ,さらに,2つの関連タスク,感情分類,および協調微調整の間の要約を改善するために使用する。一方,感情指向ドメイン特異的文脈表現を効果的に捉えるために,適応予訓練中に感情予測タスクを加える新しいタスク適応事前訓練手続きを導入した。一般対単一ドメインと一般対多重ドメインの2つの適応シナリオに関して行った広範な実験は,著者らのフレームワークが最先端の方法より優れていることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *表現 ,  言語 ,  多重化 ,  言語モデル ,  電子商取引
準シソーラス用語： ユーザレビュー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 適応 ,  協調 ,  微調整 ,  レビュー ,  解析 ,  タスク ,  WIN ,  戦略