論文の概要: Incorporating Context into Subword Vocabularies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07095v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 15:22:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 15:59:41.067806
• Title: Incorporating Context into Subword Vocabularies
• Title（参考訳）: 単語語彙に文脈を組み込む
• Authors: Shaked Yehezkel, Yuval Pinter
• Abstract要約: SaGeは、語彙生成フェーズでコンテキスト化されたシグナルを焼くことによって、下流での使用のためにサブワードを調整するトークンライザである。 SaGeはトークンコンテキストの凝集性を維持するために、現在の広く普及しているトークン化ツールよりも優れた仕事をしていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.22352610570206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Most current popular subword tokenizers are trained based on word frequency statistics over a corpus, without considering information about co-occurrence or context. Nevertheless, the resulting vocabularies are used in language models' highly contextualized settings. We present SaGe, a tokenizer that tailors subwords for their downstream use by baking in the contextualized signal at the vocabulary creation phase. We show that SaGe does a better job than current widespread tokenizers in keeping token contexts cohesive, while not incurring a large price in terms of encoding efficiency or domain robustness. SaGe improves performance on English GLUE classification tasks as well as on NER, and on Inference and NER in Turkish, demonstrating its robustness to language properties such as morphological exponence and agglutination.
• Abstract（参考訳）: 現在の一般的なサブワードトークンは、コーパス上の単語頻度統計に基づいて、共起や文脈に関する情報を考慮せずにトレーニングされる。 それでも、結果として生じる語彙は、言語モデルの高度に文脈化された設定で使用される。 語彙生成フェーズの文脈化信号で焼成することで,下流で使用するサブワードを調整するトークンライザであるSaGeを提案する。 SaGeはトークンコンテキストの凝集性を維持しながら、エンコーディング効率やドメインロバストネスの面では大きなコストを伴わない、現在の広く普及しているトークン化ツールよりも優れた仕事をしていることを示す。 SaGeは、英語のGLUE分類タスクやNER、トルコ語の推論およびNERのパフォーマンスを改善し、形態的指数や凝集などの言語特性に対する堅牢性を示す。

関連論文リスト

• Morphological evaluation of subwords vocabulary used by BETO language model [0.1638581561083717]
  サブワードのトークン化アルゴリズムはより効率的で、人間の介入なしに単語とサブワードの語彙を独立して構築することができる。 本研究では,これらの語彙と言語の形態の重なり合いに着目し,語彙の形態的品質を評価する手法を提案する。 この手法をBPE,Wordpiece,Unigramの3つのサブワードトークン化アルゴリズムによって生成された語彙に適用することにより,これらの語彙は一般に非常に低い形態的品質を示すと結論付けた。 この評価は、著者の主張の不整合を考慮し、トークン化器、すなわちWordpieceが使用するアルゴリズムを明らかにするのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T08:07:14Z)
• An Analysis of BPE Vocabulary Trimming in Neural Machine Translation [56.383793805299234]
  語彙トリミング(vocabulary trimming)は、まれなサブワードをコンポーネントサブワードに置き換える後処理のステップである。 ボキャブラリトリミングは性能向上に失敗し,さらに大きな劣化を招きやすいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T15:29:49Z)
• Multilingual Extraction and Categorization of Lexical Collocations with Graph-aware Transformers [86.64972552583941]
  我々は,グラフ対応トランスフォーマアーキテクチャにより拡張されたBERTに基づくシーケンスタグ付けモデルを提案し,コンテキストにおけるコロケーション認識の課題について評価した。 以上の結果から, モデルアーキテクチャにおける構文的依存関係を明示的に符号化することは有用であり, 英語, スペイン語, フランス語におけるコロケーションのタイプ化の差異について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T16:47:37Z)
• A Vocabulary-Free Multilingual Neural Tokenizer for End-to-End Task Learning [8.052271364177988]
  サブワードトークン化は、最近のNLPモデルで一般的に使われる入力前処理のステップである。 本稿では,サブワードトークン化からセグメンテーション情報を抽出し,語彙自由なニューラルトークン化手法を提案する。 我々のトークンライザは、多言語(NLI)タスクとコードスイッチング(センチメント分析)タスクのパフォーマンスを一貫して改善します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T16:50:49Z)
• To Augment or Not to Augment? A Comparative Study on Text Augmentation Techniques for Low-Resource NLP [0.0]
  本稿では,構文の変更を行うテキスト拡張手法の3つのカテゴリについて検討する。 音声のタグ付けや依存性解析,セマンティックロールのラベル付けなどにおいて,多種多様な言語ファミリに対して比較を行った。 以上の結果から,mBERTに基づくベースラインの強化により,より高機能化が可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T10:52:48Z)
• More Than Words: Collocation Tokenization for Latent Dirichlet Allocation Models [71.42030830910227]
  モデルが異なる環境でクラスタリングの品質を測定するための新しい指標を提案する。 マージトークンでトレーニングされたトピックは、マージされていないモデルよりも、より明確で、一貫性があり、トピックを区別する効果が高いトピックキーをもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T14:08:19Z)
• Charformer: Fast Character Transformers via Gradient-based Subword Tokenization [50.16128796194463]
  モデルの一部としてサブワードトークン化をエンドツーエンドに学習する新しいモデル帰納バイアスを提案する。 文字から潜在単語表現を自動的に学習する,ソフトグラデーションベースのサブワードトークンモジュール(GBST)を導入する。 また、GBSTを統合し、バイトレベルで動作する深層トランスフォーマーモデルであるCharformerを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T22:24:14Z)
• UCPhrase: Unsupervised Context-aware Quality Phrase Tagging [63.86606855524567]
  UCPhraseは、教師なしの文脈対応のフレーズタグである。 我々は,一貫した単語列から,高品質なフレーズを銀のラベルとして表現する。 我々の設計は、最先端の事前訓練、教師なし、遠隔管理の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T19:44:24Z)
• Enhancing Sindhi Word Segmentation using Subword Representation Learning and Position-aware Self-attention [19.520840812910357]
  シンディー語のセグメンテーションは、宇宙の欠落と挿入の問題のために難しい課題である。 既存のシンディー語のセグメンテーション手法は手作りの機能の設計と組み合わせに依存している。 本稿では,単語分割をシーケンスラベリングタスクとして扱うサブワードガイド型ニューラルワードセグメンタ(SGNWS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T08:31:31Z)
• BURT: BERT-inspired Universal Representation from Twin Structure [89.82415322763475]
  BURT (BERT inspired Universal Representation from Twin Structure) は任意の粒度の入力シーケンスに対して普遍的で固定サイズの表現を生成することができる。 提案するBURTは,Siameseネットワークを採用し,自然言語推論データセットから文レベル表現を学習し,パラフレーズ化データセットから単語/フレーズレベル表現を学習する。 我々は,STSタスク,SemEval2013 Task 5(a) など,テキスト類似性タスクの粒度によってBURTを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T04:01:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。