論文の概要: Improving BERT with Syntax-aware Local Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15150v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 13:29:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 13:32:12.772411
• Title: Improving BERT with Syntax-aware Local Attention
• Title（参考訳）: 構文を意識したローカル注意によるbertの改善
• Authors: Zhongli Li, Qingyu Zhou, Chao Li, Ke Xu, Yunbo Cao
• Abstract要約: そこで本研究では,構文構造における距離を対象とする局所的注意度(局所注意度)を提案する。 文分類やシーケンスラベリングタスクなど,シングルセンテンスベンチマークの各種実験を行った。 我々のモデルは、構文的に関連のある単語により注意を払って、より良いパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.70545694771721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained Transformer-based neural language models, such as BERT, have achieved remarkable results on varieties of NLP tasks. Recent works have shown that attention-based models can benefit from more focused attention over local regions. Most of them restrict the attention scope within a linear span, or confine to certain tasks such as machine translation and question answering. In this paper, we propose a syntax-aware local attention, where the attention scopes are restrained based on the distances in the syntactic structure. The proposed syntax-aware local attention can be integrated with pretrained language models, such as BERT, to render the model to focus on syntactically relevant words. We conduct experiments on various single-sentence benchmarks, including sentence classification and sequence labeling tasks. Experimental results show consistent gains over BERT on all benchmark datasets. The extensive studies verify that our model achieves better performance owing to more focused attention over syntactically relevant words.
• Abstract（参考訳）: BERTのような、トレーニング済みのTransformerベースのニューラルネットワークモデルは、さまざまなNLPタスクにおいて顕著な成果を上げている。 近年の研究では、注意に基づくモデルが地域に対するより集中的な注意の恩恵を受けることが示された。 その多くは、線形スパン内の注意範囲を制限するか、機械翻訳や質問応答のような特定のタスクに限定する。 本稿では,構文構造における距離に基づいて注意範囲を制限した構文認識型局所的注意を提案する。 提案した構文認識ローカルアテンションは、BERTのような事前訓練された言語モデルと統合して、構文的に関連する単語にフォーカスするためにモデルをレンダリングすることができる。 文分類やシーケンスラベリングタスクなど,シングルセンテンスベンチマークの各種実験を行った。 実験結果は、すべてのベンチマークデータセット上でBERTよりも一貫した利得を示している。 本研究は,構文的に関連した単語に注目が集まることにより,より優れた性能が得られることを示す。

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