論文の概要: Learning Dynamic Contextualised Word Embeddings via Template-based Temporal Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10734v3
• Date: Wed, 14 Jun 2023 02:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 03:55:49.739440
• Title: Learning Dynamic Contextualised Word Embeddings via Template-based Temporal Adaptation
• Title（参考訳）: テンプレートに基づく時間適応による動的文脈化単語埋め込みの学習
• Authors: Xiaohang Tang, Yi Zhou, Danushka Bollegala
• Abstract要約: 動的文脈化された単語埋め込み(WEs)は単語の時間的意味変化を表す。 本稿では,事前学習したマスケッド言語モデル(MLM)を時間依存テンプレートを用いて時間適応させることでDCWEを学習する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.28057385992209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic contextualised word embeddings (DCWEs) represent the temporal semantic variations of words. We propose a method for learning DCWEs by time-adapting a pretrained Masked Language Model (MLM) using time-sensitive templates. Given two snapshots $C_1$ and $C_2$ of a corpus taken respectively at two distinct timestamps $T_1$ and $T_2$, we first propose an unsupervised method to select (a) \emph{pivot} terms related to both $C_1$ and $C_2$, and (b) \emph{anchor} terms that are associated with a specific pivot term in each individual snapshot. We then generate prompts by filling manually compiled templates using the extracted pivot and anchor terms. Moreover, we propose an automatic method to learn time-sensitive templates from $C_1$ and $C_2$, without requiring any human supervision. Next, we use the generated prompts to adapt a pretrained MLM to $T_2$ by fine-tuning using those prompts. Multiple experiments show that our proposed method reduces the perplexity of test sentences in $C_2$, outperforming the current state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: dynamic contextized word embeddeds (dcwes) は、単語の時間的意味変化を表す。 本稿では,事前学習されたマスク言語モデル(mlm)の時間適応化によるdcwes学習法を提案する。 2つの異なるタイムスタンプ $t_1$ と $t_2$ でそれぞれ取られたコーパスの2つのスナップショット $c_1$ と $c_2$ を考えると、まずは教師なしの方法を提案する。 (a)$c_1$ と $c_2$ のどちらも関連する用語と、 (b)個々のスナップショットの特定のピボット項に関連付けられたemph{anchor}用語。 次に、抽出されたピボットとアンカーを使って手動でコンパイルされたテンプレートを埋めてプロンプトを生成します。 さらに,人間による監督を必要とせず,C_1$とC_2$からタイムセンシティブなテンプレートを自動的に学習する手法を提案する。 次に、生成されたプロンプトを使用して、プリトレーニングされたmlmをこれらのプロンプトを使用して微調整することで$t_2$に適応させる。 複数の実験により, 提案手法はテスト文の難易度を$C_2$で低減し, 現状よりも優れていた。

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