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  1. その他個人著作物
  2. 浅原 正幸

Adversarial Training for Commonsense Inference

https://doi.org/10.15084/00003070
https://doi.org/10.15084/00003070
c84a62ae-676a-4aac-845a-ff5fa9879bda
名前 / ファイル ライセンス アクション
repl4nlp_2020_55.pdf repl4nlp_2020_55.pdf (2.0 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2020-12-18
タイトル
タイトル Adversarial Training for Commonsense Inference
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.15084/00003070
ID登録タイプ JaLC
著者 Pereira, Lis

× Pereira, Lis

WEKO 10422

en Pereira, Lis

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Liu, Xiaodong

× Liu, Xiaodong

WEKO 10423

en Liu, Xiaodong

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Cheng, Fei

× Cheng, Fei

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en Cheng, Fei

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Asahara, Masayuki

× Asahara, Masayuki

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en Asahara, Masayuki

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Kobayashi, Ichiro

× Kobayashi, Ichiro

WEKO 10426

en Kobayashi, Ichiro

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著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ochanomizu University
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Microsoft Research
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Kyoto University
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 National Institute for Japanese Language and Linguistics
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ochanomizu University
抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We propose an AdversariaL training algorithm for commonsense InferenCE (ALICE). We apply small perturbations to word embeddings and minimize the resultant adversarial risk to regularize the model. We exploit a novel combination of two different approaches to estimate these perturbations: 1) using the true label and 2) using the model prediction. Without relying on any human-crafted features, knowledge bases, or additional datasets other than the target datasets, our model boosts the fine-tuning performance of RoBERTa, achieving competitive results on multiple reading comprehension datasets that require commonsense inference.
出版者
出版者 Association for Computational Linguistics
書誌情報 en : Proceedings of the 5th Workshop on Representation Learning for NLP (RepL4NLP-2020)

p. 55-60, 発行日 2020-07-09
ISBN
関連タイプ isPartOf
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-952148-15-6
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 14:53:35.314500
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