論文の概要: Post-hoc analysis of Arabic transformer models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09990v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 16:53:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 14:49:15.164303
• Title: Post-hoc analysis of Arabic transformer models
• Title（参考訳）: アラビア変圧器モデルのポストホック解析
• Authors: Ahmed Abdelali and Nadir Durrani and Fahim Dalvi and Hassan Sajjad
• Abstract要約: 我々は、アラビア語の異なる方言で訓練されたトランスフォーマーモデルにおいて、言語情報がどのようにコード化されているかを探る。 アラビア語の異なる方言に対する形態的タグ付けタスクと方言識別タスクを用いて、モデル上で層とニューロン分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.741730718486032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Arabic is a Semitic language which is widely spoken with many dialects. Given the success of pre-trained language models, many transformer models trained on Arabic and its dialects have surfaced. While there have been an extrinsic evaluation of these models with respect to downstream NLP tasks, no work has been carried out to analyze and compare their internal representations. We probe how linguistic information is encoded in the transformer models, trained on different Arabic dialects. We perform a layer and neuron analysis on the models using morphological tagging tasks for different dialects of Arabic and a dialectal identification task. Our analysis enlightens interesting findings such as: i) word morphology is learned at the lower and middle layers, ii) while syntactic dependencies are predominantly captured at the higher layers, iii) despite a large overlap in their vocabulary, the MSA-based models fail to capture the nuances of Arabic dialects, iv) we found that neurons in embedding layers are polysemous in nature, while the neurons in middle layers are exclusive to specific properties
• Abstract（参考訳）: アラビア語はセム語であり、多くの方言で広く話されている。 事前訓練された言語モデルの成功を踏まえ、アラビア語とその方言で訓練された多くのトランスフォーマーモデルが浮上した。 下流のNLPタスクに関しては,これらのモデルが本質的に評価されているが,内部表現を解析・比較する作業は行われていない。 アラビア語の異なる方言で訓練されたトランスフォーマーモデルにおいて,言語情報がどのようにエンコードされているかを調べる。 アラビア語の異なる方言に対する形態的タグ付けタスクと方言識別タスクを用いて、モデル上で層とニューロン分析を行う。 私たちの分析は、次のような興味深い発見を啓蒙する。 一 下層及び中層で語形態学を学ぶこと。 二 統語的依存関係が上位層で主に捕捉されているとき。 三 語彙の重複が大きいにもかかわらず、MSAベースのモデルは、アラビア語方言のニュアンスを捉えない。 四 埋め込み層内のニューロンは自然界において多義的であるのに対し、中層内のニューロンは特定の性質に排他的であること。

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