論文の概要: Dict-BERT: Enhancing Language Model Pre-training with Dictionary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06490v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 04:29:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 01:32:54.985870
• Title: Dict-BERT: Enhancing Language Model Pre-training with Dictionary
• Title（参考訳）: Dict-BERT:辞書による言語モデル事前学習の強化
• Authors: Wenhao Yu, Chenguang Zhu, Yuwei Fang, Donghan Yu, Shuohang Wang, Yichong Xu, Michael Zeng, Meng Jiang
• Abstract要約: 事前学習型言語モデル(PLM)は,大規模コーパス上で自己指導型学習タスクを行うことで,普遍的な言語表現を学習することを目的としている。 本研究では,辞書におけるレアワードの定義を活用することで,言語モデル事前学習の強化に焦点をあてる。 入力テキストシーケンスとまれな単語定義間の単語と文レベルのアライメントに関する2つの新しい自己教師付き事前学習タスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.0998323292348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) aim to learn universal language representations by conducting self-supervised training tasks on large-scale corpora. Since PLMs capture word semantics in different contexts, the quality of word representations highly depends on word frequency, which usually follows a heavy-tailed distributions in the pre-training corpus. Therefore, the embeddings of rare words on the tail are usually poorly optimized. In this work, we focus on enhancing language model pre-training by leveraging definitions of the rare words in dictionaries (e.g., Wiktionary). To incorporate a rare word definition as a part of input, we fetch its definition from the dictionary and append it to the end of the input text sequence. In addition to training with the masked language modeling objective, we propose two novel self-supervised pre-training tasks on word and sentence-level alignment between input text sequence and rare word definitions to enhance language modeling representation with dictionary. We evaluate the proposed Dict-BERT model on the language understanding benchmark GLUE and eight specialized domain benchmark datasets. Extensive experiments demonstrate that Dict-BERT can significantly improve the understanding of rare words and boost model performance on various NLP downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 事前学習型言語モデル(PLM)は,大規模コーパス上で自己指導型学習タスクを行うことで,普遍言語表現の学習を目指す。 PLMは異なる文脈で単語の意味をキャプチャするので、単語表現の質は単語の頻度に大きく依存する。 したがって、まれな単語の尾への埋め込みは通常、最適化が不十分である。 本研究では,辞書における希少単語の定義(例えば Wiktionary など)を活用することで,言語モデル事前学習の強化に注力する。 希少な単語定義を入力の一部として組み込むために、その定義を辞書から取り出し、入力テキストシーケンスの最後に付加する。 マスキング言語モデリング目的の学習に加えて,単語の自己教師付き事前学習タスクと,単語列と希少語定義の文レベルのアライメントを提案し,辞書を用いた言語モデリング表現の強化を図る。 言語理解ベンチマークGLUEと8つの専門ドメインベンチマークデータセットに基づいて,提案したDict-BERTモデルを評価する。 拡張実験により,Dict-BERTはレアワードの理解を大幅に改善し,様々なNLP下流タスクにおけるモデル性能を向上させることができることが示された。

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