論文の概要: Do Neural Language Models Show Preferences for Syntactic Formalisms?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14096v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 11:37:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 12:50:58.467069
• Title: Do Neural Language Models Show Preferences for Syntactic Formalisms?
• Title（参考訳）: ニューラル言語モデルでは構文形式主義が望ましいか?
• Authors: Artur Kulmizev, Vinit Ravishankar, Mostafa Abdou, Joakim Nivre
• Abstract要約: 本研究では,言語モデルが捉えた構文構造のセマンランスが,表面シンタクティックあるいは深層構文解析の様式にどの程度依存しているかについて検討する。 13の異なる言語で訓練されたBERTおよびELMoモデルに対して,有向依存木抽出のためのプローブを適用した。 どちらのモデルも、SUDよりもUDを好むことが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.388237635684737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work on the interpretability of deep neural language models has concluded that many properties of natural language syntax are encoded in their representational spaces. However, such studies often suffer from limited scope by focusing on a single language and a single linguistic formalism. In this study, we aim to investigate the extent to which the semblance of syntactic structure captured by language models adheres to a surface-syntactic or deep syntactic style of analysis, and whether the patterns are consistent across different languages. We apply a probe for extracting directed dependency trees to BERT and ELMo models trained on 13 different languages, probing for two different syntactic annotation styles: Universal Dependencies (UD), prioritizing deep syntactic relations, and Surface-Syntactic Universal Dependencies (SUD), focusing on surface structure. We find that both models exhibit a preference for UD over SUD - with interesting variations across languages and layers - and that the strength of this preference is correlated with differences in tree shape.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークモデルの解釈可能性に関する最近の研究は、自然言語構文の多くの性質が表現空間にエンコードされていると結論付けている。 しかし、そのような研究は単一の言語と単一の言語形式に焦点を合わせることで、限られた範囲に悩まされることが多い。 本研究では,言語モデルが捉えた構文構造のセマンランスが,表層シンタクティックあるいは深層構文解析のスタイルにどの程度依存しているか,また,パターンが異なる言語間で一貫性があるかを検討することを目的とする。 本研究では,有向依存木を抽出するプローブを,13言語で訓練されたBERTモデルとELMoモデルに適用し,共通依存(UD),深部構文関係の優先順位付け,表面-シンタクティックユニバーサル依存(SUD)という2つの異なる構文アノテーションスタイルを探索する。 どちらのモデルもSUDよりもUDの方が好まれており、言語や層によって興味深いバリエーションがあり、この選好の強さは木の形状の違いと相関していることがわかった。

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