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Meta-Learning for Domain Generalization in Semantic Parsing
擬似的なzero-shot learningにより、ドメイン汎化したSemantic Parserを構築する方法を提案した論文。
提案手法: Domain Generalization with Model-Agnostic Meta-Learning (DG-MAML)の具体的な手法は以下の通り。
のような手順で学習を行う。本手法のポイントは、訓練とテストのドメインが異なるため、擬似的なzero-shot learningを行っている点である。これにより、汎用的なSemantic Parserの学習を目指している。
文献情報
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