論文の概要: Visualizing the Relationship Between Encoded Linguistic Information and Task Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15860v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 19:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 13:52:06.415724
• Title: Visualizing the Relationship Between Encoded Linguistic Information and Task Performance
• Title（参考訳）: 符号化言語情報とタスクパフォーマンスの関係の可視化
• Authors: Jiannan Xiang, Huayang Li, Defu Lian, Guoping Huang, Taro Watanabe, Lemao Liu
• Abstract要約: 本稿では,Pareto Optimalityの観点から,符号化言語情報とタスクパフォーマンスの動的関係について検討する。 我々は、機械翻訳と言語モデリングという2つの一般的なNLPタスクの実験を行い、様々な言語情報とタスクパフォーマンスの関係について検討する。 実験結果から,NLPタスクには構文情報が有用であるのに対して,より構文情報の符号化が必ずしも優れたパフォーマンスをもたらすとは限らないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.223789395577796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probing is popular to analyze whether linguistic information can be captured by a well-trained deep neural model, but it is hard to answer how the change of the encoded linguistic information will affect task performance. To this end, we study the dynamic relationship between the encoded linguistic information and task performance from the viewpoint of Pareto Optimality. Its key idea is to obtain a set of models which are Pareto-optimal in terms of both objectives. From this viewpoint, we propose a method to optimize the Pareto-optimal models by formalizing it as a multi-objective optimization problem. We conduct experiments on two popular NLP tasks, i.e., machine translation and language modeling, and investigate the relationship between several kinds of linguistic information and task performances. Experimental results demonstrate that the proposed method is better than a baseline method. Our empirical findings suggest that some syntactic information is helpful for NLP tasks whereas encoding more syntactic information does not necessarily lead to better performance, because the model architecture is also an important factor.
• Abstract（参考訳）: 言語情報をよく訓練されたディープニューラルモデルで捉えることができるかどうかを探索することが一般的であるが、符号化された言語情報の変化がタスクのパフォーマンスにどのように影響するかは答えられない。 そこで本稿では,Pareto Optimalityの観点から,符号化言語情報とタスクパフォーマンスの動的関係について検討する。 その重要なアイデアは、両方の目的の観点でパレート最適である一連のモデルを得ることである。 この観点から,多目的最適化問題として定式化することでパレート最適モデルを最適化する手法を提案する。 我々は、機械翻訳と言語モデリングという2つの一般的なNLPタスクの実験を行い、様々な言語情報とタスクパフォーマンスの関係について検討する。 実験の結果,提案手法はベースライン法よりも優れていることがわかった。 実験結果から,nlpタスクにはいくつかの構文情報が有効であることが示唆されたが,モデルアーキテクチャも重要な要素であるため,構文情報のエンコーディングが必ずしもパフォーマンスの向上につながるとは限らない。

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