增量提示：面向终身事件检测的情景记忆提示
计算与语言
2022-09-19 v2 人工智能
摘要
终身事件检测旨在以新事件类型与数据增量更新模型，同时保留对先前所学旧类型的能力。一个关键挑战是，当在新数据上持续训练时，模型会对旧类型发生灾难性遗忘。本文引入情景记忆提示(EMP)以显式保留所学任务特定知识。我们的方法为每个任务采用连续提示，并对其进行优化以指导模型预测并学习事件特定表示。先前任务中学得的EMP在后续任务中随模型携带，并可作为记忆模块保持旧知识并迁移至新任务。实验结果证明了我们方法的有效性。此外，我们还对终身学习中的新旧事件类型进行了全面分析。
引用
@article{arxiv.2204.07275,
title = {Incremental Prompting: Episodic Memory Prompt for Lifelong Event Detection},
author = {Minqian Liu and Shiyu Chang and Lifu Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.07275},
year = {2022}
}
备注
Accepted to COLING'22 Main Conference (Short paper). 9 pages, 2 figures, 3 tables