論文の概要: Probing for Understanding of English Verb Classes and Alternations in Large Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04811v1
• Date: Sun, 11 Sep 2022 08:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 12:55:34.631109
• Title: Probing for Understanding of English Verb Classes and Alternations in Large Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: 大規模事前学習型言語モデルにおける英語動詞のクラスと交代の理解
• Authors: David K. Yi, James V. Bruno, Jiayu Han, Peter Zukerman, Shane Steinert-Threlkeld
• Abstract要約: 本研究では,大規模事前学習言語モデルの埋め込みにおいて,動詞の交替クラスがエンコードされる範囲について検討する。 PLMのコンテキスト埋め込みは、多くのクラスにおけるタスクに対する驚くほど高い精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.243426191555036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the extent to which verb alternation classes, as described by Levin (1993), are encoded in the embeddings of Large Pre-trained Language Models (PLMs) such as BERT, RoBERTa, ELECTRA, and DeBERTa using selectively constructed diagnostic classifiers for word and sentence-level prediction tasks. We follow and expand upon the experiments of Kann et al. (2019), which aim to probe whether static embeddings encode frame-selectional properties of verbs. At both the word and sentence level, we find that contextual embeddings from PLMs not only outperform non-contextual embeddings, but achieve astonishingly high accuracies on tasks across most alternation classes. Additionally, we find evidence that the middle-to-upper layers of PLMs achieve better performance on average than the lower layers across all probing tasks.
• Abstract（参考訳）: Levin (1993) が記述した動詞交替クラスが BERT, RoBERTa, ELECTRA, DeBERTa などの大規模事前学習言語モデル (PLM) の埋め込みにおいて,単語・文レベルの予測タスクを選択的に構築した診断分類器を用いてエンコードされている範囲について検討する。 我々は、静的埋め込みが動詞のフレーム選択特性を符号化するかどうかを調査することを目的としたKann et al. (2019) の実験に従い、拡張する。 単語と文のレベルでは、PLMの文脈埋め込みは、非文脈埋め込みよりも優れているだけでなく、ほとんどの交替クラスにおけるタスクに対する驚くほど高い精度を達成する。 さらに、PLMの中間層が全ての探索タスクの下位層よりも平均して優れた性能を発揮することを示す。

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