論文の概要: Applying Occam's Razor to Transformer-Based Dependency Parsing: What Works, What Doesn't, and What is Really Necessary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12699v3
• Date: Thu, 29 Jul 2021 12:30:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 23:02:11.588784
• Title: Applying Occam's Razor to Transformer-Based Dependency Parsing: What Works, What Doesn't, and What is Really Necessary
• Title（参考訳）: OccamのRazorをトランスフォーマーベースの依存性解析に適用する:何が機能するか、何ができないのか、本当に必要か
• Authors: Stefan Gr\"unewald, Annemarie Friedrich, Jonas Kuhn
• Abstract要約: 我々は,事前学習した埋め込みの選択と,グラフベースの依存性スキームでLSTM層を使用するかどうかについて検討する。 我々は,12言語中10言語に対して,新しい最先端の成果(LAS)を実現するため,シンプルだが広く適用可能なアーキテクチャと構成を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.347252855045125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The introduction of pre-trained transformer-based contextualized word embeddings has led to considerable improvements in the accuracy of graph-based parsers for frameworks such as Universal Dependencies (UD). However, previous works differ in various dimensions, including their choice of pre-trained language models and whether they use LSTM layers. With the aims of disentangling the effects of these choices and identifying a simple yet widely applicable architecture, we introduce STEPS, a new modular graph-based dependency parser. Using STEPS, we perform a series of analyses on the UD corpora of a diverse set of languages. We find that the choice of pre-trained embeddings has by far the greatest impact on parser performance and identify XLM-R as a robust choice across the languages in our study. Adding LSTM layers provides no benefits when using transformer-based embeddings. A multi-task training setup outputting additional UD features may contort results. Taking these insights together, we propose a simple but widely applicable parser architecture and configuration, achieving new state-of-the-art results (in terms of LAS) for 10 out of 12 diverse languages.
• Abstract（参考訳）: 事前学習されたtransformerベースのコンテキスト化ワード埋め込みの導入は、universal dependencies(ud)のようなフレームワークのためのグラフベースのパーサの精度を大幅に向上させた。 しかし、事前訓練された言語モデルの選択やLSTMレイヤの使用の有無など、以前の研究は様々な面で異なる。 これらの選択の影響を解消し、シンプルで広く適用可能なアーキテクチャを特定することを目的として、新しいモジュールグラフベースの依存性パーサであるSTEPSを紹介する。 ステップを用いて多種多様な言語のudコーパスについて一連の分析を行う。 事前学習した埋め込みの選択はパーサ性能にはるかに大きな影響を与えており,XLM-Rを言語間の堅牢な選択であると考えている。 lstm層の追加は、transformerベースの組込みを使用する場合の利点はない。 追加のUD機能を出力するマルチタスクトレーニング設定は、結果を歪ませる可能性がある。 これらの知見を合わせて,12言語中10言語に対して,最新の結果(LAS)を新たに達成する,シンプルで広く適用可能なパーサアーキテクチャと構成を提案する。

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