論文の概要: Learning to Look Inside: Augmenting Token-Based Encoders with Character-Level Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00391v1
• Date: Sun, 1 Aug 2021 08:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 07:43:51.051461
• Title: Learning to Look Inside: Augmenting Token-Based Encoders with Character-Level Information
• Title（参考訳）: 文字レベル情報を用いたトークンベースのエンコーダの強化
• Authors: Yuval Pinter, Amanda Stent, Mark Dredze, Jacob Eisenstein
• Abstract要約: XRayEmbは、既存のトークンベースのモデルに文字レベルの情報を適合させる手法である。 我々は,XRayEmbの学習ベクトルを事前学習されたトークン埋め込みのシーケンスに組み込むことで,自己回帰型およびマスク付き事前学習されたトランスフォーマーアーキテクチャの性能を向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.633735942273997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Commonly-used transformer language models depend on a tokenization schema which sets an unchangeable subword vocabulary prior to pre-training, destined to be applied to all downstream tasks regardless of domain shift, novel word formations, or other sources of vocabulary mismatch. Recent work has shown that "token-free" models can be trained directly on characters or bytes, but training these models from scratch requires substantial computational resources, and this implies discarding the many domain-specific models that were trained on tokens. In this paper, we present XRayEmb, a method for retrofitting existing token-based models with character-level information. XRayEmb is composed of a character-level "encoder" that computes vector representations of character sequences, and a generative component that decodes from the internal representation to a character sequence. We show that incorporating XRayEmb's learned vectors into sequences of pre-trained token embeddings helps performance on both autoregressive and masked pre-trained transformer architectures and on both sequence-level and sequence tagging tasks, particularly on non-standard English text.
• Abstract（参考訳）: 一般的に使用されるトランスフォーマー言語モデルは、事前トレーニングの前に変更不能なサブワード語彙を設定するトークン化スキーマに依存しており、ドメインシフト、新規な単語形成、その他の語彙ミスマッチのソースに関係なく、すべての下流タスクに適用される。 近年の研究では、"token-free"モデルは文字やバイトで直接トレーニングできることが示されているが、これらのモデルをスクラッチからトレーニングするにはかなりの計算資源が必要である。 本稿では,既存のトークンベースモデルに文字レベルの情報を加える手法であるXRayEmbを提案する。 xrayembは、文字列のベクトル表現を計算する文字レベルの「エンコーダ」と、その内部表現から文字配列へ復号する生成成分から構成されている。 我々は,XRayEmbの学習ベクトルを事前学習したトークン埋め込みのシーケンスに組み込むことで,自己回帰型およびマスク付き事前学習型トランスフォーマーアーキテクチャ,およびシーケンシャルレベルおよびシーケンスタグタスク,特に非標準英語テキストの性能向上に役立つことを示す。

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