論文の概要: Knowledgeable Salient Span Mask for Enhancing Language Models as Knowledge Base

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07994v2
• Date: Wed, 11 Oct 2023 05:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 17:02:56.349550
• Title: Knowledgeable Salient Span Mask for Enhancing Language Models as Knowledge Base
• Title（参考訳）: 知識ベースとしての言語モデル強化のためのナレッジブルサリエントスパンマスク
• Authors: Cunxiang Wang, Fuli Luo, Yanyang Li, Runxin Xu, Fei Huang and Yue Zhang
• Abstract要約: 我々は、モデルが構造化されていないテキストから、完全に自己教師された方法でより多くの知識を学習するのを助ける2つのソリューションを開発する。 最高の知識を得るために、私たちは、継続的事前学習における知識の完全な自己教師型学習を初めて探求します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.55027623439027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) like BERT have made significant progress in various downstream NLP tasks. However, by asking models to do cloze-style tests, recent work finds that PLMs are short in acquiring knowledge from unstructured text. To understand the internal behaviour of PLMs in retrieving knowledge, we first define knowledge-baring (K-B) tokens and knowledge-free (K-F) tokens for unstructured text and ask professional annotators to label some samples manually. Then, we find that PLMs are more likely to give wrong predictions on K-B tokens and attend less attention to those tokens inside the self-attention module. Based on these observations, we develop two solutions to help the model learn more knowledge from unstructured text in a fully self-supervised manner. Experiments on knowledge-intensive tasks show the effectiveness of the proposed methods. To our best knowledge, we are the first to explore fully self-supervised learning of knowledge in continual pre-training.
• Abstract（参考訳）: BERTのような事前訓練された言語モデル(PLM)は、様々な下流のNLPタスクで大きく進歩している。 しかしながら、モデルにクローゼスタイルのテストを求めることで、最近の研究では、PLMは構造化されていないテキストから知識を得るのに不足していることがわかった。 知識検索におけるplmの内部挙動を理解するために,まず,構造化されていないテキストに対する知識バーリング(k-b)トークンと知識フリー(k-f)トークンを定義し,専門家にサンプルのラベル付けを依頼する。 そして, PLM は K-B トークンに対して誤った予測をし, 自己保持モジュール内のトークンへの注意を少なくする傾向にある。 これらの観測に基づいて、モデルが構造化されていないテキストからより知識を学習するのに役立つ2つのソリューションを開発する。 知識集約型タスク実験は,提案手法の有効性を示す。 最高の知識を得るためには、私たちは継続的事前学習において知識の完全な自己監督学習を探求する最初の人です。

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