A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Processing

要約

自然言語が思考や感情を表現するための主要な伝達経路として機能することを考えると、テキスト分析は心理学研究における重要な技術となっています。
これにより、自然言語から貴重な洞察を抽出できるようになり、性格特性の評価、メンタルヘルスのモニタリング、対人コミュニケーションにおける感情分析などの取り組みが容易になります。
テキスト分析では、既存の研究では、多くの場合、時間のかかる事前構築済みの辞書を使用した人間によるコーディングか、考えられるすべてのシナリオをカバーできないことが多い、モデルを最初からトレーニングするか、大量のラベル付きデータが必要になります。
このチュートリアルでは、pretrain-finetune パラダイムを紹介します。
pretrain-finetune パラダイムは、テキスト分析と自然言語処理における革新的なアプローチを表します。
このパラダイムは、大規模な事前トレーニング済み言語モデルの使用によって際立っており、トレーニング データが限られている場合でも、タスクの微調整において顕著な効率を示します。
この効率は、注釈付きサンプルの数が非常に限られていることが多い社会科学の研究にとって特に有益です。
私たちのチュートリアルでは、pretrain-finetune パラダイムの包括的な紹介を提供します。
まず、事前トレーニングと微調整の基本概念を詳しく掘り下げてから、実際のアプリケーションを使用した実践的な演習を行います。
マルチクラス分類や回帰など、さまざまなタスクにわたるパラダイムの適用を示します。
このチュートリアルは、その有効性と使いやすさを強調し、このパラダイムのより広範な採用を促進することを目的としています。
この目的のために、私たちはすべてのコードとデータセットへのオープンアクセスを提供しました。
このチュートリアルは、さまざまな心理学の分野にわたって非常に有益であり、さまざまな研究環境でテキスト分析を採用するための包括的なガイドを提供します。

要約(オリジナル)

Given that natural language serves as the primary conduit for expressing thoughts and emotions, text analysis has become a key technique in psychological research. It enables the extraction of valuable insights from natural language, facilitating endeavors like personality traits assessment, mental health monitoring, and sentiment analysis in interpersonal communications. In text analysis, existing studies often resort to either human coding, which is time-consuming, using pre-built dictionaries, which often fails to cover all possible scenarios, or training models from scratch, which requires large amounts of labeled data. In this tutorial, we introduce the pretrain-finetune paradigm. The pretrain-finetune paradigm represents a transformative approach in text analysis and natural language processing. This paradigm distinguishes itself through the use of large pretrained language models, demonstrating remarkable efficiency in finetuning tasks, even with limited training data. This efficiency is especially beneficial for research in social sciences, where the number of annotated samples is often quite limited. Our tutorial offers a comprehensive introduction to the pretrain-finetune paradigm. We first delve into the fundamental concepts of pretraining and finetuning, followed by practical exercises using real-world applications. We demonstrate the application of the paradigm across various tasks, including multi-class classification and regression. Emphasizing its efficacy and user-friendliness, the tutorial aims to encourage broader adoption of this paradigm. To this end, we have provided open access to all our code and datasets. The tutorial is highly beneficial across various psychology disciplines, providing a comprehensive guide to employing text analysis in diverse research settings.

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