論文の概要: BERT is to NLP what AlexNet is to CV: Can Pre-Trained Language Models Identify Analogies?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04949v1
• Date: Tue, 11 May 2021 11:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 20:10:16.550675
• Title: BERT is to NLP what AlexNet is to CV: Can Pre-Trained Language Models Identify Analogies?
• Title（参考訳）: bert は nlp に、alexnet は cv: 事前学習された言語モデルはアナロジーを識別できるか?
• Authors: Asahi Ushio and Luis Espinosa-Anke and Steven Schockaert and Jose Camacho-Collados
• Abstract要約: アナログを識別する教師なしタスクにおいて,トランスフォーマーに基づく言語モデルの性能を解析する。 オフザシェルフ言語モデルは、ある程度の類似を識別できるが、抽象的かつ複雑な関係に苦しむ。 本研究は,学習済み言語モデルがどのように抽象意味関係に関する知識を捉えているか,その程度について,今後の研究に向けて重要な疑問を提起するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.381345454627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analogies play a central role in human commonsense reasoning. The ability to recognize analogies such as eye is to seeing what ear is to hearing, sometimes referred to as analogical proportions, shape how we structure knowledge and understand language. Surprisingly, however, the task of identifying such analogies has not yet received much attention in the language model era. In this paper, we analyze the capabilities of transformer-based language models on this unsupervised task, using benchmarks obtained from educational settings, as well as more commonly used datasets. We find that off-the-shelf language models can identify analogies to a certain extent, but struggle with abstract and complex relations, and results are highly sensitive to model architecture and hyperparameters. Overall the best results were obtained with GPT-2 and RoBERTa, while configurations using BERT were not able to outperform word embedding models. Our results raise important questions for future work about how, and to what extent, pre-trained language models capture knowledge about abstract semantic relations\footnote{Source code and data to reproduce our experimental results are available in the following repository: \url{https://github.com/asahi417/analogy-language-model}}.
• Abstract（参考訳）: アナロジーは人間の常識推論において中心的な役割を果たす。 目のようなアナロジーを認識する能力は、耳がどんな音を聴くかを見ることであり、時にはアナロジー比例と呼ばれ、知識の構造や言語を理解する方法を形成する。 しかし、驚くべきことに、そのような類似点を特定する作業は、言語モデル時代にはまだあまり注目されていない。 本稿では,この教師なしタスクにおけるトランスフォーマティブ言語モデルの能力について,教育環境から得られたベンチマークと,より一般的なデータセットを用いて分析する。 既製の言語モデルはある程度の類似を識別できるが、抽象的・複雑な関係に苦慮し、その結果はモデルアーキテクチャやハイパーパラメータに非常に敏感である。 GPT-2とRoBERTaで最高の結果を得たが、BERTを用いた構成では単語埋め込みモデルよりも優れていなかった。 我々の実験結果は、どのようにして訓練済みの言語モデルが抽象的意味関係に関する知識を取得するか、そしてどの程度の程度で、どのようにして抽象的意味関係に関する知識を取得するかについての重要な疑問を提起する。

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