論文の概要: Improving Temporal Generalization of Pre-trained Language Models with Lexical Semantic Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17127v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 08:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 17:07:27.464656
• Title: Improving Temporal Generalization of Pre-trained Language Models with Lexical Semantic Change
• Title（参考訳）: 語彙意味変化を考慮した事前学習言語モデルの時間的一般化
• Authors: Zhaochen Su, Zecheng Tang, Xinyan Guan, Juntao Li, Lijun Wu, Min Zhang
• Abstract要約: 近年の研究では、大規模なニューラルネットワークモデルが時間的一般化能力の低下に悩まされていることが明らかになっている。 本稿では,収束した言語モデルを学習後処理するための,単純かつ効果的な語彙レベルのマスキング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.106524698188675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent research has revealed that neural language models at scale suffer from poor temporal generalization capability, i.e., the language model pre-trained on static data from past years performs worse over time on emerging data. Existing methods mainly perform continual training to mitigate such a misalignment. While effective to some extent but is far from being addressed on both the language modeling and downstream tasks. In this paper, we empirically observe that temporal generalization is closely affiliated with lexical semantic change, which is one of the essential phenomena of natural languages. Based on this observation, we propose a simple yet effective lexical-level masking strategy to post-train a converged language model. Experiments on two pre-trained language models, two different classification tasks, and four benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our proposed method over existing temporal adaptation methods, i.e., continual training with new data. Our code is available at \url{https://github.com/zhaochen0110/LMLM}.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、大規模なニューラルネットワークモデルは時間的一般化能力の不足、すなわち過去数年間の静的データで事前訓練された言語モデルは、出現するデータに対して時間とともに悪化することが明らかになっている。 既存の方法は主に、このような不平を和らげるために継続的な訓練を行う。 ある程度有効ではあるが、言語モデリングとダウンストリームタスクの両方で対処されるには程遠い。 本稿では,自然言語における本質的な現象の一つである語彙的意味変化と時間的一般化が密接な関係にあることを実証的に観察する。 この観察に基づいて,収束した言語モデルの訓練後において,単純かつ効果的な語彙レベルのマスキング戦略を提案する。 2つの事前学習された言語モデル、異なる2つの分類タスク、および4つのベンチマークデータセットの実験は、既存の時間適応法、すなわち新しいデータによる継続的なトレーニングよりも、提案手法の有効性を実証する。 私たちのコードは \url{https://github.com/zhaochen0110/LMLM} で利用可能です。

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