- Deep Weakly-supervised Anomaly Detection [118.6]
ペアワイズ関係予測ネットワーク(PReNet)は、ペアワイズ関係の特徴と異常スコアを学習する。 PReNetは、学習したペアの異常パターンに適合する見知らぬ異常を検出できる。 12の実世界のデータセットに対する実証的な結果から、PReNetは目に見えない異常や異常を検知する9つの競合する手法を著しく上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:05:13 GMT) - 弱教師有りの異常検知、幅広いデータセットでSoTAを主張、GitHub – GuansongPang/deviation-network: Source code of the KDD19 paper “Deep anomaly detection with deviation networks”, weakly/partially supervised anomaly detection, few-shot anomaly detection, semi-supervised anomaly detectionより優れているとのこと。
- リポジトリはGitHub – mala-lab/PReNet: Official implementation of KDD’23 paper “Deep Weakly-supervised Anomaly Detection”
日: 2023年6月13日
DIONYSUS: dynamic input optimization in pre-training for dialogue summarization
- DIONYSUS: A Pre-trained Model for Low-Resource Dialogue Summarization [127.7]
DIONYSUSは、任意の新しいドメインでの対話を要約するための訓練済みエンコーダデコーダモデルである。 実験の結果,DIONYSUSは6つのデータセット上で既存の手法よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:29:01 GMT) - 対話要約モデルをヘルパーとして用い任意のドメインを要約できる手法の提案。事前学習に疑似要約を使うかGap Sentence Generation Plusで得られた文を使うかを選択している点が特徴的。DIONYSUS can be fine-tuned with only 10 examples to outperform vanilla T5 fine-tuning with 1,000 examples.とのこと。ヘルパー自体がかなり強力である必要があるような気もする。