本研究では、食品の塩分含有量に関する問い合わせのための特化したデータセットがないことに着目し、テンプレートベースの会話データセットを開発しました。このデータセットは、食品の種類とその塩分含有量を特定するための確認質問を含む構造になっています。実験の結果、トランスフォーマーベースのモデルを単純に微調整しただけでは性能が限定的であることがわかりました。一方、神経シンボル的ルールを統合することで、システムの性能が大幅に向上することが示されました。特に、異なるデータサイズにおいて、神経シンボル的ルールを統合したモデルは、単純な微調整モデルに比べて、目標精度を20%以上改善することができました。
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Key Insights Distilled From
by Anuja Tayal,... at arxiv.org 04-02-2024
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