論文の概要: Large Pre-Trained Models with Extra-Large Vocabularies: A Contrastive
Analysis of Hebrew BERT Models and a New One to Outperform Them All
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15199v1
- Date: Mon, 28 Nov 2022 10:17:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 17:36:48.795116
- Title: Large Pre-Trained Models with Extra-Large Vocabularies: A Contrastive
Analysis of Hebrew BERT Models and a New One to Outperform Them All
- Title（参考訳）: 超大語彙を持つ大規模事前学習モデル:ヘブライ語のBERTモデルの対比分析と、その全てを上回る新しいモデル
- Authors: Eylon Guetta, Avi Shmidman, Shaltiel Shmidman, Cheyn Shmuel Shmidman,
Joshua Guedalia, Moshe Koppel, Dan Bareket, Amit Seker, Reut Tsarfaty
- Abstract要約: AlephBERTGimmelとよばれる現代ヘブライ語のための新しい事前学習言語モデル(PLM)を提案する。
我々は,従来のヘブライ語 PLM (mBERT, heBERT, AlephBERT) に対して,このモデルを対照的に解析し,より大きな語彙がタスク性能に与える影響を評価する。
実験の結果、より大きな語彙は分割を減らし、分割を減らすことは、異なるタスクをまたいだモデルの性能向上に有効であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.964815786230686
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a new pre-trained language model (PLM) for modern Hebrew, termed
AlephBERTGimmel, which employs a much larger vocabulary (128K items) than
standard Hebrew PLMs before. We perform a contrastive analysis of this model
against all previous Hebrew PLMs (mBERT, heBERT, AlephBERT) and assess the
effects of larger vocabularies on task performance. Our experiments show that
larger vocabularies lead to fewer splits, and that reducing splits is better
for model performance, across different tasks. All in all this new model
achieves new SOTA on all available Hebrew benchmarks, including Morphological
Segmentation, POS Tagging, Full Morphological Analysis, NER, and Sentiment
Analysis. Subsequently we advocate for PLMs that are larger not only in terms
of number of layers or training data, but also in terms of their vocabulary. We
release the new model publicly for unrestricted use.
- Abstract（参考訳）: 我々は,従来のヘブライ語plmよりもはるかに大きな語彙(128k項目)を用いた現代ヘブライ語のための新しい事前学習言語モデル(plm)を提案する。
我々は,従来のヘブライ語 PLM (mBERT, heBERT, AlephBERT) に対して,このモデルを対照的に解析し,より大きな語彙がタスク性能に与える影響を評価する。
実験の結果、より大きな語彙は分割を減らし、分割を減らすことは、異なるタスクをまたいだモデルの性能向上に役立つことがわかった。
すべての新しいモデルにおいて、Morphological Segmentation、POS Tagging、Full Morphological Analysis、NER、Sentiment Analysisを含むすべてのHebrewベンチマークで新しいSOTAを実現している。
その後、レイヤ数やトレーニングデータだけでなく、その語彙の観点からも大きなplmを提唱します。
制限のない使用のために、新しいモデルを公開しています。
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