論文の概要: A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00269v5
• Date: Sun, 29 Oct 2023 09:25:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 01:37:42.836160
• Title: A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained Models
• Title（参考訳）: 事前学習モデルの知識向上に関する調査
• Authors: Jian Yang, Xinyu Hu, Gang Xiao, Yulong Shen
• Abstract要約: 知識注入を伴う事前学習言語モデルを知識強化事前学習言語モデル(KEPLM)と呼ぶ。 これらのモデルは深い理解と論理的推論を示し、解釈可能性を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.160826399552462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained language models learn informative word representations on a large-scale text corpus through self-supervised learning, which has achieved promising performance in fields of natural language processing (NLP) after fine-tuning. These models, however, suffer from poor robustness and lack of interpretability. We refer to pre-trained language models with knowledge injection as knowledge-enhanced pre-trained language models (KEPLMs). These models demonstrate deep understanding and logical reasoning and introduce interpretability. In this survey, we provide a comprehensive overview of KEPLMs in NLP. We first discuss the advancements in pre-trained language models and knowledge representation learning. Then we systematically categorize existing KEPLMs from three different perspectives. Finally, we outline some potential directions of KEPLMs for future research.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデルは,自然言語処理(nlp)の分野で有望な性能を達成した自己教師あり学習を通じて,大規模テキストコーパスで情報表現を学習する。 しかし、これらのモデルは頑健さと解釈性の欠如に苦しむ。 我々は知識注入を伴う事前学習言語モデルを知識強化事前学習言語モデル(keplm)と呼ぶ。 これらのモデルは深い理解と論理的推論を示し、解釈可能性を導入する。 本調査では,NLPにおけるKEPLMの概要について概説する。 まず,事前学習言語モデルと知識表現学習の進歩について議論する。 次に,既存のKEPLMを3つの異なる視点から分類する。 最後に,KEPLMの今後の方向性について概説する。

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