UnifedSKG|知识接地数据集|多任务学习数据集

UnifiedSKG数据集由香港大学于2022年3月发布，旨在统一和多任务化结构化知识接地（Structured Knowledge Grounding, SKG）任务。该数据集将21个SKG任务统一为文本到文本的格式，促进了系统化的SKG研究，并通过多任务前缀调整显著提升了模型在大多数任务上的性能。

The UnifiedSKG dataset was released by the University of Hong Kong in March 2022, aiming to unify and multitask the Structured Knowledge Grounding (SKG) tasks. This dataset consolidates 21 SKG tasks into a text-to-text format, facilitating systematic SKG research and significantly enhancing model performance on most tasks through multitask prefix tuning.

原始信息汇总

UnifiedSKG 数据集概述

数据集简介

UnifiedSKG 是一个用于结构化知识基础（Structured Knowledge Grounding, SKG）的统一框架，旨在将21个不同的SKG任务统一为文本到文本的格式。该框架通过使用大型语言模型（如T5）在几乎所有任务上实现了最先进的性能，并促进了多任务学习、零样本学习和少样本学习的研究。

数据集特点

• 任务统一：将21个SKG任务统一为文本到文本的格式，便于系统化研究。
• 多任务学习：支持多任务学习，通过多任务前缀调优显著提高了整体性能。
• 零样本和少样本学习：提供了一个具有挑战性的测试平台，适用于零样本和少样本学习。
• 结构化知识编码：支持对结构化知识编码变体的控制实验，研究T5在不同任务中对结构化知识编码的敏感性。

数据集内容

• 代码：提供了用于训练、评估和预测的代码。
• 权重：可以从HuggingFace Model Hub加载预训练的权重。
• 数据处理：提供了处理后的序列数据，便于用户进行自定义尝试。

数据集更新

• 2022-03-12：发布了处理后的序列数据，用户可以使用这些数据进行自定义尝试。
• 2022-01-12：发布了代码、Colab演示、权重和项目页面。

数据集使用

• 环境设置：提供了详细的依赖安装和环境设置步骤。
• 训练：提供了T5-base和T5-3b模型的微调和前缀调优的训练脚本。
• 权重加载：支持从HuggingFace Model Hub加载预训练权重。

数据集扩展

• 新增任务：详细说明了如何将新任务添加到UnifiedSKG框架中，包括数据加载器、序列包装器、评估器和配置文件的添加步骤。

数据集贡献

• 贡献者：列出了主要的贡献者及其GitHub链接。
• 引用：提供了引用该数据集的BibTeX格式。

数据集资源

• 项目页面：https://unifiedskg.com/
• HuggingFace Model Hub：https://huggingface.co/hkunlp
• Colab演示：https://colab.research.google.com/drive/1f9yTXC3GpSyRJOjzsKceG_bhk-Cw71Ga#scrollTo=r_3-DN0SvC97

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

UnifiedSKG数据集的构建方法是将21个结构化知识接地任务统一为文本到文本的格式，利用大型语言模型如T5，在必要时进行简单的修改，以实现几乎所有21个任务的最先进性能。该框架支持多任务学习，并通过前缀调整等策略优化模型性能。

特点

UnifiedSKG数据集的特点在于其统一性、多任务性和挑战性。它将不同领域的结构化知识接地任务统一在同一个框架下，支持多任务学习，并为零样本和少样本学习提供了测试平台。数据集还具备扩展性，欢迎用户贡献新的数据集、设置、指标、模型和功能。

使用方法

使用UnifiedSKG数据集时，用户需要配置环境，安装依赖，并按照项目指南克隆代码库。训练过程中，用户可以通过修改配置文件来定义实验参数，使用HuggingFace的Trainer类进行训练，并通过WandB进行日志记录。加载预训练权重可以进一步提高模型性能。

背景与挑战

背景概述

UnifiedSKG数据集的研究背景源于结构化知识接地（Structured Knowledge Grounding，SKG）领域，该领域利用结构化知识来完成用户请求，如数据库语义解析和知识库问答。该数据集由香港大学自然语言处理实验室（HKUNLP）创建，旨在统一21个SKG任务，采用文本到文本的语言模型框架，推动SKG研究的系统化和兼容性。UnifiedSKG框架克服了传统SKG任务研究中的局限性，通过简单的修改，使得大型语言模型如T5在几乎所有21个任务上达到最先进性能。该数据集的创建时间为2022年，主要研究人员包括Tianbao Xie、Chen Henry Wu等人，相关研究成果发表在EMNLP 2022会议上，对结构化知识接地领域产生了重要影响。

当前挑战

UnifiedSKG数据集在研究领域中面临的挑战主要包括：1）所解决的领域问题，即如何利用文本到文本的语言模型统一处理21个异构的SKG任务；2）构建过程中遇到的挑战，如多任务学习、零样本和少量样本学习等。在多任务学习中，UnifiedSKG探讨了不同任务间的相互影响，以及如何通过元学习策略提高整体性能。在零样本和少量样本学习方面，UnifiedSKG成为一个具有挑战性的测试平台，即使是T0、GPT-3和Codex等模型也在此表现挣扎。此外，UnifiedSKG还允许进行一系列受控实验，以探索不同任务中结构化知识编码变化的敏感性。

常用场景

经典使用场景

UnifiedSKG数据集的经典使用场景在于结构化知识的地面化任务，即将用户请求与结构化知识相结合，完成诸如语义解析和知识库问答等任务。该数据集通过将21个不同的SKG任务统一到文本到文本的格式，促进了系统性SKG研究，允许模型在多个任务上进行多任务学习，提高了研究效率。

衍生相关工作

基于UnifiedSKG数据集，研究者们衍生出了一系列相关工作，包括对统一框架的扩展、对新任务的探索以及对现有任务的优化，这些工作进一步推动了结构化知识地面化技术的进步，拓展了其在自然语言处理领域的应用范围。

数据集最近研究

最新研究方向

近期研究表明，统一结构化知识接地（SKG）任务的多任务学习框架 UnifiedSKG，通过将21个SKG任务统一为文本到文本格式，促进了SKG研究的系统化。该框架利用大型语言模型如T5进行简单修改即可达到几乎所有21个任务的最先进性能。研究显示，多任务前缀调整对大多数任务都有益，大幅提升了整体性能。UnifiedSKG为研究零样本和少量样本学习提供了挑战性测试平台。此外，该框架在结构化知识编码变体方面的控制实验中表现出任务间的敏感性差异。