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- Improving Neural Machine Translation by Denoising Training [96.0]
本稿では,ニューラルネットワーク翻訳のためのトレーニングDoTの簡易かつ効果的な事前学習戦略を提案する。 モデルパラメータを、初期段階のソースおよびターゲットサイドのDenoisingタスクで更新し、正常にモデルをチューニングします。 実験によると、DoTは12のバイリンガルと16の多言語方向にわたるニューラルマシン翻訳性能を一貫して改善している。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 20 Jan 2022 03:55:52 GMT)
- Transferability in Deep Learning: A Survey [80.7]
知識を習得し再利用する能力は、ディープラーニングにおける伝達可能性として知られている。 本研究は,深層学習における異なる孤立領域と伝達可能性との関係を関連付けるための調査である。 我々はベンチマークとオープンソースライブラリを実装し、転送可能性の観点からディープラーニング手法の公平な評価を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Jan 2022 15:03:17 GMT)
- A Thousand Words Are Worth More Than a Picture: Natural Language-Centric Outside-Knowledge Visual Question Answering [47.1]
画像をプレーンテキストに変換するOK-VQAタスクのパラダイムシフトを求める。 Transform-Retrieve-Generate(TR iG)フレームワークが提案されている。 実験の結果、我々のTRiGフレームワークは、最先端の教師あり手法を少なくとも11.1%の絶対マージンで上回っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Fri, 14 Jan 2022 04:12:46 GMT)- Outside-Knowledge Visual Question Answeringは回答には不十分な（外部知識活用を必要とする）画像＋質問に回答するタスク。「消火栓の写真＋これを使う車の名前は？」に対して「消防車」と答えるような内容。
- Transform-Retrieve-Generate framework (TRiG)によってOK-VQA (allenai.org)でSoTAを報告。
- TaxoCom: Topic Taxonomy Completion with Hierarchical Discovery of Novel Topic Clusters [57.6]
我々はTaxoComというトピック分類の完成のための新しい枠組みを提案する。 TaxoComは、用語と文書の新たなサブトピッククラスタを発見する。 (i)局所的判別的埋め込みは、既知の(すなわち与えられた)サブトピック間で識別可能なテキスト埋め込み空間を最適化し、 (ii)新規適応クラスタリングは、既知のサブトピックまたは新しいサブトピックのいずれかに用語を割り当てる。 2つの実世界のデータセットに関する総合的な実験により、TaxoComは、用語の一貫性とトピックカバレッジの観点から高品質なトピック分類を生成するだけでなく、下流タスクにおける他のすべてのベースラインよりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Wed, 19 Jan 2022 20:02:10 GMT)- ユーザから与えられたトピック情報を不完全と仮定し、新規のトピックを見つける事が可能なTopic Taxonomy手法の提案。人間の評価により優れた出力であることを確認したとのこと。