論文の概要: Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14786v3
• Date: Fri, 28 May 2021 04:17:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 04:14:12.646991
• Title: Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting BERT
• Title（参考訳）: perturbed masking: bertの分析と解釈のためのパラメータフリープローブ
• Authors: Zhiyong Wu, Yun Chen, Ben Kao, Qun Liu
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した言語モデル(例えばBERT)をパラメータフリーで解析する手法を提案する。 本手法では,探索作業の直接の監督や,探索プロセスへの追加パラメータの導入は不要である。 BERTを用いた実験により, BERTから回収した構文木は, 言語的に非インフォームされたベースラインよりも有意に優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.04485839262945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By introducing a small set of additional parameters, a probe learns to solve specific linguistic tasks (e.g., dependency parsing) in a supervised manner using feature representations (e.g., contextualized embeddings). The effectiveness of such probing tasks is taken as evidence that the pre-trained model encodes linguistic knowledge. However, this approach of evaluating a language model is undermined by the uncertainty of the amount of knowledge that is learned by the probe itself. Complementary to those works, we propose a parameter-free probing technique for analyzing pre-trained language models (e.g., BERT). Our method does not require direct supervision from the probing tasks, nor do we introduce additional parameters to the probing process. Our experiments on BERT show that syntactic trees recovered from BERT using our method are significantly better than linguistically-uninformed baselines. We further feed the empirically induced dependency structures into a downstream sentiment classification task and find its improvement compatible with or even superior to a human-designed dependency schema.
• Abstract（参考訳）: 追加パラメータの小さなセットを導入することで、プローブは特徴表現(例えば文脈化された埋め込み)を使用して教師ありの方法で特定の言語タスク(例えば、依存性解析)を解くことを学ぶ。 このような探索作業の有効性は、事前学習されたモデルが言語知識を符号化する証拠とみなす。 しかし、言語モデルを評価するこのアプローチは、プローブ自身によって学習される知識の量の不確実性によって弱められている。 そこで本研究では,事前学習した言語モデル(BERTなど)をパラメータフリーで解析する手法を提案する。 本手法では,探索作業の直接の監督や,探索プロセスへの追加パラメータの導入は不要である。 BERTを用いた実験により, BERTから回収した構文木は, 言語的に非インフォームされたベースラインよりも有意に優れていることがわかった。 さらに,経験的に引き起こされた依存関係構造を下流の感情分類タスクに供給し,その改善が人間設計の依存関係スキーマと適合するか,さらに優れているかを見出す。

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