論文の概要: The Grammar-Learning Trajectories of Neural Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06096v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 16:17:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 16:14:53.607594
• Title: The Grammar-Learning Trajectories of Neural Language Models
• Title（参考訳）: ニューラル言語モデルの文法学習軌跡
• Authors: Leshem Choshen, Guy Hacohen, Daphna Weinshall, Omri Abend
• Abstract要約: ニューラルネットワークモデルは,データ上での終末性能が異なるにもかかわらず,同じ順序で言語現象を取得することを示す。 以上の結果から,NLMは一貫した発達段階を示すことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.32479280480742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The learning trajectories of linguistic phenomena provide insight into the nature of linguistic representation, beyond what can be gleaned from inspecting the behavior of an adult speaker. To apply a similar approach to analyze neural language models (NLM), it is first necessary to establish that different models are similar enough in the generalizations they make. In this paper, we show that NLMs with different initialization, architecture, and training data acquire linguistic phenomena in a similar order, despite having different end performances over the data. Leveraging these findings, we compare the relative performance on different phenomena at varying learning stages with simpler reference models. Results suggest that NLMs exhibit consistent ``developmental'' stages. Initial analysis of these stages presents phenomena clusters (notably morphological ones), whose performance progresses in unison, suggesting potential links between their acquired representations.
• Abstract（参考訳）: 言語現象の学習の軌跡は、大人の話者の行動の検査から得られるものを超えて、言語表現の性質についての洞察を与える。 同様のアプローチをニューラルネットワークモデル(nlm)に応用するには、異なるモデルがそれらの一般化において十分類似していることを確立する必要がある。 本稿では,初期化,アーキテクチャ,訓練データが異なるnlmが,データ上での終末性能が異なるにもかかわらず,同様の順序で言語現象を得ることを示す。 これらの知見を生かして、異なる学習段階における異なる現象の相対的性能を、より単純な参照モデルと比較する。 以上の結果から,nlmsは「発達的」な段階を示すことが示唆された。 これらの段階の初期分析は、その性能が一斉に進行する現象クラスター(特に形態的クラスター)を示し、獲得した表現間の潜在的なリンクを示唆している。

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