論文の概要: A Closer Look at Linguistic Knowledge in Masked Language Models: The Case of Relative Clauses in American English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00960v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 13:25:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 11:56:57.335419
• Title: A Closer Look at Linguistic Knowledge in Masked Language Models: The Case of Relative Clauses in American English
• Title（参考訳）: マスケッド言語モデルにおける言語知識の概観:アメリカ英語における相対的クロースの場合
• Authors: Marius Mosbach, Stefania Degaetano-Ortlieb, Marie-Pauline Krielke, Badr M. Abdullah, Dietrich Klakow
• Abstract要約: トランスフォーマーに基づく言語モデルは、様々なタスクにおいて高いパフォーマンスを達成するが、それらが学習し、依存する言語知識の理解はいまだに不足している。 文レベルの探索, 診断事例, マスク付き予測タスクにより, 文法的および意味的知識をテストする3つのモデル(BERT, RoBERTa, ALBERT)を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.993417004424078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based language models achieve high performance on various tasks, but we still lack understanding of the kind of linguistic knowledge they learn and rely on. We evaluate three models (BERT, RoBERTa, and ALBERT), testing their grammatical and semantic knowledge by sentence-level probing, diagnostic cases, and masked prediction tasks. We focus on relative clauses (in American English) as a complex phenomenon needing contextual information and antecedent identification to be resolved. Based on a naturalistic dataset, probing shows that all three models indeed capture linguistic knowledge about grammaticality, achieving high performance. Evaluation on diagnostic cases and masked prediction tasks considering fine-grained linguistic knowledge, however, shows pronounced model-specific weaknesses especially on semantic knowledge, strongly impacting models' performance. Our results highlight the importance of (a)model comparison in evaluation task and (b) building up claims of model performance and the linguistic knowledge they capture beyond purely probing-based evaluations.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマティブベースの言語モデルは、さまざまなタスクで高いパフォーマンスを達成していますが、学習し、依存する言語知識の理解が不足しています。 我々は,3つのモデル (BERT, RoBERTa, ALBERT) を評価し,その文法的および意味的知識を文レベル探索, 診断事例, マスク付き予測タスクによって検証した。 我々は,文脈情報と先行的な識別を必要とする複雑な現象として,相対節(アメリカ英語)に注目した。 自然主義的なデータセットに基づいて、すべての3つのモデルが文法に関する言語的知識を実際に捉え、高い性能を達成することを示す。 しかし, 詳細な言語知識を考慮に入れた診断事例と予測課題の評価は, モデル固有の弱点を顕著に示し, モデルの性能に強い影響を与えている。 私たちの結果は重要性を強調します (a)評価課題におけるモデル比較及び b) モデル性能の主張とそれらが獲得する言語知識を純粋に探索に基づく評価を超えて構築する。

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