نماذج اللغات المدربة مسبقا بشكل جيد، أصبحت نماذج اللغات المدربة مسبقا من Suchas Bertboard المتصدرين المشترك في إدارة الديم عبر مختلف مهام NLP. نجاحها الأخير والاعتماد الواسع، هذه العملية غير مستقر عندما يكون هناك عدد صغير فقط من عينات التدريب المتاحة. غالبا ما تعكس هذه العملية الحساسية للبذور العشوائية. في هذا PA-PER، نقترح معالجة هذه المشكلة بموجب خاصية استقرار الضوضاء للشبكات العميقة، والتي يتم التحقيق فيها في الأدب الحديث (Aroraet al.، 2018؛ سانيال وآخرون، 2020). على وجه التحديد، نقدم طريقة منتظمة فعالة وفعالة لتحسين ضبط الدقيقة على NLPTASCS، المشار إليها إلى Aslayer-WisenoiseStablegularizulation (LNSR). نقوم بتوسيع juo-ries حول إضافة الضوضاء إلى المدخلات و provethat لدينا طريقة تعطي stabler منتظمة. نحن نقدم دليلا داعما عن طريق تأكيد السابقين بشكل كبير أن الأمهات الجيدة تظهر حساسية منخفضة للضوضاء أن ضبط الضوضاء مع LNSR معارض LNSR بوضوح تعميم التعميم والاستقرار. علاوة على ذلك، توضح طريقةنا أيضا المزايا أكثر من الخوارزميات الحديثة بما في ذلك L2-SP (لي وآخرون، 2018)، خلط (Lee et al.، 2020) و Smart (Jiang et al.، 20)
Fine-tuning pre-trained language models suchas BERT has become a common practice dom-inating leaderboards across various NLP tasks.Despite its recent success and wide adoption,this process is unstable when there are onlya small number of training samples available.The brittleness of this process is often reflectedby the sensitivity to random seeds. In this pa-per, we propose to tackle this problem basedon the noise stability property of deep nets,which is investigated in recent literature (Aroraet al., 2018; Sanyal et al., 2020). Specifically,we introduce a novel and effective regulariza-tion method to improve fine-tuning on NLPtasks, referred to asLayer-wiseNoiseStabilityRegularization (LNSR). We extend the theo-ries about adding noise to the input and provethat our method gives a stabler regularizationeffect. We provide supportive evidence by ex-perimentally confirming that well-performingmodels show a low sensitivity to noise andfine-tuning with LNSR exhibits clearly bet-ter generalizability and stability. Furthermore,our method also demonstrates advantages overother state-of-the-art algorithms including L2-SP (Li et al., 2018), Mixout (Lee et al., 2020)and SMART (Jiang et al., 20)
References used
https://aclanthology.org/
In this paper, we describe our system used for SemEval 2021 Task 7: HaHackathon: Detecting and Rating Humor and Offense. We used a simple fine-tuning approach using different Pre-trained Language Models (PLMs) to evaluate their performance for humor
We address the problem of enhancing model robustness through regularization. Specifically, we focus on methods that regularize the model posterior difference between clean and noisy inputs. Theoretically, we provide a connection of two recent methods
Distantly supervised models are very popular for relation extraction since we can obtain a large amount of training data using the distant supervision method without human annotation. In distant supervision, a sentence is considered as a source of a
This paper presents the DuluthNLP submission to Task 7 of the SemEval 2021 competition on Detecting and Rating Humor and Offense. In it, we explain the approach used to train the model together with the process of fine-tuning our model in getting the
Neural topic models can augment or replace bag-of-words inputs with the learned representations of deep pre-trained transformer-based word prediction models. One added benefit when using representations from multilingual models is that they facilitat