論文の概要: Reconstruction Probing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10792v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 06:22:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 14:46:54.776413
• Title: Reconstruction Probing
• Title（参考訳）: 再建調査
• Authors: Najoung Kim, Jatin Khilnani, Alex Warstadt, Abed Qaddoumi
• Abstract要約: マスク付き言語モデルにおける再構成確率に基づく文脈表現の新しい解析手法を提案する。 トークンに近いトークンの文脈化は、線形および構文的距離で再構成される。 我々は、文脈化表現のより微細な分解に分析を拡張し、これらのブーストは入力層における静的および位置埋め込みに起因することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.647452554776166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose reconstruction probing, a new analysis method for contextualized representations based on reconstruction probabilities in masked language models (MLMs). This method relies on comparing the reconstruction probabilities of tokens in a given sequence when conditioned on the representation of a single token that has been fully contextualized and when conditioned on only the decontextualized lexical prior of the model. This comparison can be understood as quantifying the contribution of contextualization towards reconstruction -- the difference in the reconstruction probabilities can only be attributed to the representational change of the single token induced by contextualization. We apply this analysis to three MLMs and find that contextualization boosts reconstructability of tokens that are close to the token being reconstructed in terms of linear and syntactic distance. Furthermore, we extend our analysis to finer-grained decomposition of contextualized representations, and we find that these boosts are largely attributable to static and positional embeddings at the input layer.
• Abstract（参考訳）: マスク付き言語モデル(MLM)における再構成確率に基づく文脈表現の新しい解析手法である再構成探索を提案する。 この方法は、完全に文脈化されている単一トークンの表現に条件付けされた場合、モデルの非文脈化語彙のみに条件付けされた場合、与えられたシーケンスにおけるトークンの再構成確率を比較することに依存する。 この比較は、再構成に対する文脈化の寄与の定量化として理解することができる - 再構成確率の違いは、文脈化によって引き起こされる単一トークンの表現的変化にのみ寄与する。 この分析を3つのMLMに適用し、文脈化は、線形および構文的距離で再構成されるトークンに近いトークンの再構成可能性を高めることを発見した。 さらに,この解析を文脈化表現のよりきめ細かい分解に拡張し,これらは入力層における静的および位置埋め込みに大きく寄与することがわかった。

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