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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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检索条件"主题词=Parameter Efficient Fine-tuning Method"

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详细简洁

排序：

ProSide: Knowledge Projector and Sideway for Pre-trained Language Models 13th

ProSide: Knowledge Projector and Sideway for Pre-trained Lan...

引用

13th International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing

作者： He, Chaofan Lu, Gewei Shen, Liping Shanghai Jiao Tong Univ AI Inst Dept Comp Sci & Engn X LANCE LabMoE Key Lab Artificial Intelligence Shanghai Peoples R China

ISBN: (纸本)9789819794331;9789819794348

Research indicates that incorporating external knowledge into pre-trained language models (PLMs) can enhance their performance on knowledge-driven downstream tasks. However, most approaches either require retraining the model or hardly maintain complete information of knowledge graphs (KGs). In this paper, we introduce a simple but effective ProSide module for PLMs, which includes two components: Knowledge Projector and Knowledge Sideway. Knowledge Projector transforms knowledge representation from entity embedding in KG space to semantic space, while Knowledge Sideway retains complete KG information in sideway modules through pre-training. Our ProSide can accommodate different frozen language models, without the need for retraining them. Results on three common knowledge-driven tasks demonstrate that our ProSide method enhances model performance and reaches state-of-the-art level. Additionally, we provide further analysis and case studies to illustrate the mechanism from the perspective of representation space. The code and models are publicly available at Github (Code and models are publicly available at https://***/hcffffff/ProSide).

关键词： Knowledge Graph Pre-trained Language Models parameter efficient fine-tuning method

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