論文の概要: Does Pre-training Induce Systematic Inference? How Masked Language Models Acquire Commonsense Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08583v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 03:13:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 15:11:04.969874
• Title: Does Pre-training Induce Systematic Inference? How Masked Language Models Acquire Commonsense Knowledge
• Title（参考訳）: 事前学習はシステム推論を引き起こすか? マスク言語モデルが常識知識を取得する方法
• Authors: Ian Porada, Alessandro Sordoni, Jackie Chi Kit Cheung
• Abstract要約: プレトレーニング中のBERTモデルのミニバッチに言語知識を導入し、モデルがサポート対象の推論にどの程度うまく一般化するかを評価する。 一般化は事前学習の過程では改善せず, 帰納的, 体系的推論ではなく, 表面的, 共起的パターンからコモンセンス知識が獲得されることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.15301779076187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer models pre-trained with a masked-language-modeling objective (e.g., BERT) encode commonsense knowledge as evidenced by behavioral probes; however, the extent to which this knowledge is acquired by systematic inference over the semantics of the pre-training corpora is an open question. To answer this question, we selectively inject verbalized knowledge into the minibatches of a BERT model during pre-training and evaluate how well the model generalizes to supported inferences. We find generalization does not improve over the course of pre-training, suggesting that commonsense knowledge is acquired from surface-level, co-occurrence patterns rather than induced, systematic reasoning.
• Abstract（参考訳）: マスキング言語モデリング目的(例えばbert)で事前学習されたトランスフォーマーモデルは、行動プローブによって証明された常識知識をエンコードするが、事前学習されたコーパスの意味論に関する体系的推論によって、この知識が獲得される範囲は、オープン問題である。 この疑問に答えるために, BERTモデルの事前学習中に, 単語化された知識を最小限のバッチに選択的に注入し, モデルがサポート対象の推論にどの程度の精度で一般化するかを評価する。 一般化は事前学習の過程では改善せず, 帰納的, 体系的推論ではなく, 表面的, 共起的パターンからコモンセンス知識が獲得されることが示唆された。

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