論文の概要: Revisiting Simple Neural Probabilistic Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03474v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 02:18:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 13:12:24.931165
• Title: Revisiting Simple Neural Probabilistic Language Models
• Title（参考訳）: 単純なニューラル確率言語モデルの再検討
• Authors: Simeng Sun, Mohit Iyyer
• Abstract要約: 本稿では,Bengio2003ANPの神経確率言語モデル(NPLM)を再検討する。 現代のハードウェアにスケールアップすると、このモデルは単語レベルの言語モデルのベンチマークで期待以上にパフォーマンスが向上する。 この結果に触発され、最初の自己保持層をNPLMの局所連結層に置き換えることでトランスフォーマーを変更した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.957834093475686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in language modeling has been driven not only by advances in neural architectures, but also through hardware and optimization improvements. In this paper, we revisit the neural probabilistic language model (NPLM) of~\citet{Bengio2003ANP}, which simply concatenates word embeddings within a fixed window and passes the result through a feed-forward network to predict the next word. When scaled up to modern hardware, this model (despite its many limitations) performs much better than expected on word-level language model benchmarks. Our analysis reveals that the NPLM achieves lower perplexity than a baseline Transformer with short input contexts but struggles to handle long-term dependencies. Inspired by this result, we modify the Transformer by replacing its first self-attention layer with the NPLM's local concatenation layer, which results in small but consistent perplexity decreases across three word-level language modeling datasets.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングの最近の進歩は、ニューラルアーキテクチャの進歩だけでなく、ハードウェアと最適化の改善によっても引き起こされている。 本稿では,固定ウィンドウ内の単語埋め込みを結合し,その結果をフィードフォワードネットワークに渡して次の単語を予測する,-\citet{bengio2003anp} のニューラル確率言語モデル (nplm) を再検討する。 現代のハードウェアにスケールアップすると、このモデル(多くの制限にもかかわらず)は、単語レベルの言語モデルのベンチマークで期待以上にパフォーマンスが向上する。 解析の結果,NPLMは入力コンテキストが短いが長期依存を扱うのに苦労するベースライン変換器よりも難易度が高いことがわかった。 この結果から,トランスフォーマーをNPLMの局所連結層に置き換えることで,3つの単語レベルの言語モデリングデータセット間で小さなが一貫したパープレキシティが減少する。

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