論文の概要: Implicit Representations of Meaning in Neural Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00737v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 19:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:37:37.260715
• Title: Implicit Representations of Meaning in Neural Language Models
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルにおける意味の含意表現
• Authors: Belinda Z. Li, Maxwell Nye, Jacob Andreas
• Abstract要約: 会話を通して進化する実体や状況のモデルとして機能する文脈表現を同定する。 その結果,事前学習されたニューラルネットワークモデルにおける予測は,少なくとも部分的には,意味の動的表現と実体状態の暗黙的なシミュレーションによって支持されていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.71898809435222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Does the effectiveness of neural language models derive entirely from accurate modeling of surface word co-occurrence statistics, or do these models represent and reason about the world they describe? In BART and T5 transformer language models, we identify contextual word representations that function as models of entities and situations as they evolve throughout a discourse. These neural representations have functional similarities to linguistic models of dynamic semantics: they support a linear readout of each entity's current properties and relations, and can be manipulated with predictable effects on language generation. Our results indicate that prediction in pretrained neural language models is supported, at least in part, by dynamic representations of meaning and implicit simulation of entity state, and that this behavior can be learned with only text as training data. Code and data are available at https://github.com/belindal/state-probes .
• Abstract（参考訳）: ニューラルランゲージモデルの有効性は、表層単語共起統計の正確なモデリングから完全に導かれるのか、それとも、これらのモデルが彼らが記述した世界と理性を表すのか? BARTおよびT5トランスフォーマー言語モデルでは、会話を通して進化するエンティティや状況のモデルとして機能する文脈的単語表現を識別する。 これらのニューラル表現は、動的意味論の言語モデルと機能的類似性を持ち、それぞれのエンティティの現在の特性と関係の線形な読み出しをサポートし、言語生成に予測可能な効果で操作できる。 その結果,少なくとも部分的には,意味の動的表現と実体状態の暗黙的シミュレーションによって,事前学習されたニューラルネットワークモデルの予測がサポートされ,学習データとしてテキストだけで学習できることがわかった。 コードとデータはhttps://github.com/belindal/state-probesで入手できる。

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