今晚7:30 | 结构化知识的统一建模和多任务学习
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1月13日晚 7:30-8:30
AI TIME 特别邀请香港大学计算机系助理教授——余涛,给大家带来分享:《结构化知识的统一建模和多任务学习》
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★ 嘉宾简介 ★
余涛:
香港大学计算机系助理教授,博士毕业于耶鲁大学,目前在华盛顿大学自然语言处理实验室访问。他的研究兴趣在自然语言处理(NLP)。具体研究方向和兴趣包括但不限于对话问答系统,语义解析,自然语言界面,和人机交互。
分享内容:
结构化知识的统一建模和多任务学习
报告简介:
基于结构化知识的任务(SKG)利用结构化知识来完成用户请求,例如对数据库的语义解析和对知识库的问答。由于SKG任务的输入和输出是异构的,它们在历史上被不同的社区分开研究,这限制了对SKG的系统和兼容研究。在本文中,我们通过提出UnifiedSKG框架来克服这一限制,该框架将21个SKG 任务统一为文本到文本格式,旨在促进系统的 SKG 研究,而不是仅限于单个任务,领域,或数据集。我们展示了像 T5 这样的大型语言模型,在必要时进行简单的修改,在所有 21个 任务上实现了最先进的性能。UnifiedSKG有助于研究多任务、零样本和少样本学习。我们证明了使用 UnifiedSKG进行多任务前缀调整可以提高大多数任务的性能,并展示 T0、GPT-3 和 Codex 在 SKG 的零样本和少样本学习中的不足。UnifiedSKG还支持对跨 SKG 任务的结构化知识编码变体进行一系列受控实验。我们发现 T5 对结构化知识编码变化的敏感性因任务而异。UnifiedSKG很容易扩展到更多任务,并将开源在https://github.com/hkunlp/unifiedskg
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