論文の概要: Masked Language Modeling and the Distributional Hypothesis: Order Word Matters Pre-training for Little

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06644v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 06:30:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:35:18.143544
• Title: Masked Language Modeling and the Distributional Hypothesis: Order Word Matters Pre-training for Little
• Title（参考訳）: マスキング言語モデルと分布仮説--リトルの事前学習における順序語の重要性
• Authors: Koustuv Sinha, Robin Jia, Dieuwke Hupkes, Joelle Pineau, Adina Williams, Douwe Kiela
• Abstract要約: マスク言語モデル(MLM)トレーニングの印象的なパフォーマンスの可能な説明は、そのようなモデルがNLPパイプラインで広く普及している構文構造を表現することを学びました。 本稿では,先行訓練がダウンストリームタスクでほぼ完全に成功する理由として,高次単語共起統計をモデル化できることを挙げる。 以上の結果から,純粋分布情報は,事前学習の成功を主に説明し,深い言語知識を必要とする難易度評価データセットのキュレーションの重要性を強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.49773960145681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A possible explanation for the impressive performance of masked language model (MLM) pre-training is that such models have learned to represent the syntactic structures prevalent in classical NLP pipelines. In this paper, we propose a different explanation: MLMs succeed on downstream tasks almost entirely due to their ability to model higher-order word co-occurrence statistics. To demonstrate this, we pre-train MLMs on sentences with randomly shuffled word order, and show that these models still achieve high accuracy after fine-tuning on many downstream tasks -- including on tasks specifically designed to be challenging for models that ignore word order. Our models perform surprisingly well according to some parametric syntactic probes, indicating possible deficiencies in how we test representations for syntactic information. Overall, our results show that purely distributional information largely explains the success of pre-training, and underscore the importance of curating challenging evaluation datasets that require deeper linguistic knowledge.
• Abstract（参考訳）: マスク付き言語モデル(MLM)の事前学習における印象的な性能は、古典的なNLPパイプラインでよく見られる構文構造を表現することを学習したと説明できる。 本稿では,MLMがダウンストリームタスクで成功する理由として,高次単語共起統計をモデル化できることを挙げる。 これを示すために、ランダムにシャッフルされた単語順の文にMLMを事前訓練し、これらのモデルが多くの下流タスクを微調整した後も高い精度を達成することを示す。 私たちのモデルは、いくつかのパラメトリックな構文プローブに従って驚くほどよく動作し、構文情報に対する表現のテスト方法の欠陥を示唆しています。 全体として,純粋分布情報は,事前学習の成功を主に説明し,深い言語知識を必要とする難易度評価データセットのキュレーションの重要性を強調する。

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