- PRESTO: A Multilingual Dataset for Parsing Realistic Task-Oriented Dialogs [39.6]
PRESTOは、人間と仮想アシスタント間の550万以上のコンテキスト多言語会話のデータセットである。 現実のNLUタスクで発生する問題、例えば、障害、コードスイッチング、リビジョンなどが含まれる。 我々のmT5モデルに基づくベースラインは、PRESTOに存在する会話現象をモデル化することが困難であることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Mar 2023 02:26:52 GMT) - 多言語の会話データセット550K-examples、6言語と大規模。日本語が入っているのがうれしい。ライセンスはクリエイティブ・コモンズ — 表示 4.0 インターナショナル — CC BY 4.0 (creativecommons.org)
- リポジトリはGitHub – google-research-datasets/presto: A Multilingual Dataset for Parsing Realistic Task-Oriented Dialogs
日: 2023年3月31日
A Survey of Graph Prompting Methods: Techniques, Applications, and Challenges
- A Survey of Graph Prompting Methods: Techniques, Applications, and Challenges [25.3]
限定ラベル付きデータを用いたモデル一般化能力の向上を目的として,事前学習,即時予測の新たな訓練パラダイムが提案されている。 この調査は構造化グラフ間のギャップを埋め、将来の方法論開発を促進するために設計を促す試みである。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Mar 2023 16:49:43 GMT) - グラフ構造の知識をプロンプトに反映、または、プロンプトを使ってグラフを分析などグラフ構造とPromptを用いたモデルの関係をサーベイした論文
- 短めであるがいろいろな試みがなされているのがわかる。