論文の概要: MLRIP: Pre-training a military language representation model with informative factual knowledge and professional knowledge base

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13929v1
• Date: Thu, 28 Jul 2022 07:39:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-29 12:23:06.210398
• Title: MLRIP: Pre-training a military language representation model with informative factual knowledge and professional knowledge base
• Title（参考訳）: MLRIP:情報的事実知識と専門知識に基づく軍事言語表現モデルの事前学習
• Authors: Hui Li, Xuekang Yang, Xin Zhao, Lin Yu, Jiping Zheng and Wei Sun
• Abstract要約: 現在の事前学習手順は、通常、知識マスキング、知識融合、知識置換を用いて、外部知識をモデルに注入する。 本研究では,ERNIE-Baidu が提案する知識マスキング戦略を改良した MLRIP を提案する。 包括的な分析による大規模な実験は、軍事知識駆動NLPタスクにおけるBERTモデルよりもMLRIPの方が優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.016827497014821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incorporating prior knowledge into pre-trained language models has proven to be effective for knowledge-driven NLP tasks, such as entity typing and relation extraction. Current pre-training procedures usually inject external knowledge into models by using knowledge masking, knowledge fusion and knowledge replacement. However, factual information contained in the input sentences have not been fully mined, and the external knowledge for injecting have not been strictly checked. As a result, the context information cannot be fully exploited and extra noise will be introduced or the amount of knowledge injected is limited. To address these issues, we propose MLRIP, which modifies the knowledge masking strategies proposed by ERNIE-Baidu, and introduce a two-stage entity replacement strategy. Extensive experiments with comprehensive analyses illustrate the superiority of MLRIP over BERT-based models in military knowledge-driven NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデルに事前知識を組み込むことは、エンティティタイピングや関係抽出といった知識駆動型NLPタスクに有効であることが証明されている。 現在の事前学習手順は、通常、知識マスキング、知識融合、知識置換を用いて、外部知識をモデルに注入する。 しかし, 入力文に含まれる事実情報は十分に掘り下げられず, インジェクションの外部知識は厳密には確認されていない。 その結果、コンテキスト情報は十分に活用できず、余分なノイズが導入されるか、インジェクトされた知識の量が制限される。 そこで本稿では,ernie-baidu が提案するナレッジマスキング戦略を改良した mlrip を提案し,2段階のエンティティ置換戦略を提案する。 包括的な分析による大規模な実験は、軍事知識駆動NLPタスクにおけるBERTモデルよりもMLRIPの方が優れていることを示している。

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