論文の概要: Augmenting BERT-style Models with Predictive Coding to Improve Discourse-level Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04602v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 00:45:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:35:43.776114
• Title: Augmenting BERT-style Models with Predictive Coding to Improve Discourse-level Representations
• Title（参考訳）: 談話レベルの表現を改善する予測符号化によるBERT型モデルの拡張
• Authors: Vladimir Araujo, Andr\'es Villa, Marcelo Mendoza, Marie-Francine Moens, Alvaro Soto
• Abstract要約: 本稿では,予測符号化理論のアイデアを用いて,議論レベルの表現を学習するためのメカニズムによりBERTスタイルの言語モデルを拡張することを提案する。 提案手法は,ネットワークの中間層で動作する明示的なトップダウン接続を用いて,将来の文を予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.855686009404703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current language models are usually trained using a self-supervised scheme, where the main focus is learning representations at the word or sentence level. However, there has been limited progress in generating useful discourse-level representations. In this work, we propose to use ideas from predictive coding theory to augment BERT-style language models with a mechanism that allows them to learn suitable discourse-level representations. As a result, our proposed approach is able to predict future sentences using explicit top-down connections that operate at the intermediate layers of the network. By experimenting with benchmarks designed to evaluate discourse-related knowledge using pre-trained sentence representations, we demonstrate that our approach improves performance in 6 out of 11 tasks by excelling in discourse relationship detection.
• Abstract（参考訳）: 現在の言語モデルは通常、単語や文のレベルで表現を学ぶことに集中する自己教師型スキームを用いて訓練される。 しかし、有用な談話レベルの表現の生成には限界がある。 本研究では, 予測符号化理論のアイデアを用いて, 適切な談話レベルの表現を学習できるメカニズムを用いて, bert型言語モデルを拡張することを提案する。 その結果,提案手法はネットワークの中間層で動作する明示的なトップダウン接続を用いて,将来の文を予測することができる。 事前学習した文表現を用いて談話関連知識を評価するためのベンチマークを実験することにより、談話関係検出に優れた11タスク中6タスクの性能向上を実証する。

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