論文の概要: Models In a Spelling Bee: Language Models Implicitly Learn the Character Composition of Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11193v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 11:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-26 16:19:53.016302
• Title: Models In a Spelling Bee: Language Models Implicitly Learn the Character Composition of Tokens
• Title（参考訳）: Spelling Beeにおけるモデル: 言語モデルがトークンの文字構成を暗黙的に学習する
• Authors: Itay Itzhak and Omer Levy
• Abstract要約: 事前訓練された言語モデルの埋め込み層を探索する。 モデルが単語全体とサブワードトークンの内部文字構成を学習することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.55706811131828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard pretrained language models operate on sequences of subword tokens without direct access to the characters that compose each token's string representation. We probe the embedding layer of pretrained language models and show that models learn the internal character composition of whole word and subword tokens to a surprising extent, without ever seeing the characters coupled with the tokens. Our results show that the embedding layer of RoBERTa holds enough information to accurately spell up to a third of the vocabulary and reach high average character ngram overlap on all token types. We further test whether enriching subword models with additional character information can improve language modeling, and observe that this method has a near-identical learning curve as training without spelling-based enrichment. Overall, our results suggest that language modeling objectives incentivize the model to implicitly learn some notion of spelling, and that explicitly teaching the model how to spell does not enhance its performance on such tasks.
• Abstract（参考訳）: 標準事前学習された言語モデルは、各トークンの文字列表現を構成する文字に直接アクセスすることなく、サブワードトークンのシーケンスで動作する。 事前学習された言語モデルの埋め込み層を調査し、モデルがトークンと結合された文字を見ることなく、単語全体とサブワードのトークンの内部文字構成を驚くほど学習できることを示します。 以上の結果から,RoBERTaの埋め込み層は,語彙の3分の1を正確に綴り,すべてのトークンタイプで平均的なngramに重なり合うほど十分な情報を持っていることがわかった。 さらに,追加の文字情報を持つサブワードモデルエンリッチメントが言語モデルを改善するかどうかをさらに検証し,この手法が綴りに基づくエンリッチメントを伴わない学習としてほぼ同一の学習曲線を有することを確かめる。 全体として,言語モデリングの目的はスペルの概念を暗黙的に学習するためにモデルにインセンティブを与えるものであり,スペルの仕方を明確に教えることは,そのようなタスクにおける性能を高めるものではないことを示唆している。

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