論文の概要: A Latent-Variable Model for Intrinsic Probing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08214v1
• Date: Thu, 20 Jan 2022 15:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-21 13:53:36.334265
• Title: A Latent-Variable Model for Intrinsic Probing
• Title（参考訳）: 固有探索のための潜在変数モデル
• Authors: Karolina Sta\'nczak, Lucas Torroba Hennigen, Adina Williams, Ryan Cotterell, Isabelle Augenstein
• Abstract要約: 固有プローブ構築のための新しい潜在変数定式化を提案する。 我々は、事前訓練された表現が言語間交互に絡み合ったモルフォシンタクスの概念を発達させる経験的証拠を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.61336186402615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of pre-trained contextualized representations has prompted researchers to analyze them for the presence of linguistic information. Indeed, it is natural to assume that these pre-trained representations do encode some level of linguistic knowledge as they have brought about large empirical improvements on a wide variety of NLP tasks, which suggests they are learning true linguistic generalization. In this work, we focus on intrinsic probing, an analysis technique where the goal is not only to identify whether a representation encodes a linguistic attribute, but also to pinpoint where this attribute is encoded. We propose a novel latent-variable formulation for constructing intrinsic probes and derive a tractable variational approximation to the log-likelihood. Our results show that our model is versatile and yields tighter mutual information estimates than two intrinsic probes previously proposed in the literature. Finally, we find empirical evidence that pre-trained representations develop a cross-lingually entangled notion of morphosyntax.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された文脈表現の成功は、研究者に言語情報の存在を解析させるきっかけとなった。 実際、これらの事前学習された表現が、多種多様なNLPタスクに対して大規模な経験的改善をもたらしたため、ある程度の言語知識をエンコードしていると仮定するのは自然なことです。 本研究は,表現が言語属性をエンコードしているかどうかを識別するだけでなく,その属性がエンコードされている場所を特定することを目的とした分析手法である。 そこで本研究では,固有プローブ構築のための新しい潜在変数定式化法を提案する。 本研究の結果は,本研究で提案した2つの固有プローブよりも多種多様であり,相互情報推定の精度が高いことを示す。 最後に,事前学習された表現が言語交叉に絡み合ったモルフォシンタックス概念を発達させるという経験的証拠を見出す。

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