論文の概要: XDBERT: Distilling Visual Information to BERT from Cross-Modal Systems to Improve Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07316v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 03:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 22:12:38.290381
• Title: XDBERT: Distilling Visual Information to BERT from Cross-Modal Systems to Improve Language Understanding
• Title（参考訳）: XDBERT: 言語理解を改善するために、クロスプラットフォームシステムからBERTに視覚情報を蒸留する
• Authors: Chan-Jan Hsu, Hung-yi Lee and Yu Tsao
• Abstract要約: 本研究では,事前学習したマルチモーダル変換器から事前学習した言語エンコーダへの視覚情報の蒸留について検討する。 我々のフレームワークは,NLUの言語重み特性に適応するために学習目標を変更する一方で,視覚言語タスクにおけるクロスモーダルエンコーダの成功にインスパイアされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.24847320536813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer-based models are widely used in natural language understanding (NLU) tasks, and multimodal transformers have been effective in visual-language tasks. This study explores distilling visual information from pretrained multimodal transformers to pretrained language encoders. Our framework is inspired by cross-modal encoders' success in visual-language tasks while we alter the learning objective to cater to the language-heavy characteristics of NLU. After training with a small number of extra adapting steps and finetuned, the proposed XDBERT (cross-modal distilled BERT) outperforms pretrained-BERT in general language understanding evaluation (GLUE), situations with adversarial generations (SWAG) benchmarks, and readability benchmarks. We analyze the performance of XDBERT on GLUE to show that the improvement is likely visually grounded.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは自然言語理解(NLU)タスクに広く使われており、マルチモーダルトランスフォーマーは視覚言語タスクに有効である。 本研究では,事前学習したマルチモーダル変換器から事前学習した言語エンコーダへの視覚情報の蒸留について検討する。 我々のフレームワークは,NLUの言語重み特性に適応するために学習目標を変更する一方で,視覚言語タスクにおけるクロスモーダルエンコーダの成功にインスパイアされている。 XDBERT (cross-modal distilled BERT) は, 言語理解評価(GLUE), 逆数世代ベンチマーク(SWAG) ベンチマーク, 可読性ベンチマークにおいて, 事前学習したBERTよりも優れていた。 GLUE上でのXDBERTの性能を解析し,その改善が視覚的に裏付けられていることを示す。

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