論文の概要: BRENT: Bidirectional Retrieval Enhanced Norwegian Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09649v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 13:40:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 14:24:17.095964
• Title: BRENT: Bidirectional Retrieval Enhanced Norwegian Transformer
• Title（参考訳）: BRENT:ノルウェーの双方向検索機能強化トランス
• Authors: Lucas Georges Gabriel Charpentier, Sondre Wold, David Samuel and Egil R{\o}nningstad
• Abstract要約: 検索ベースの言語モデルは、質問応答タスクにますます採用されている。 我々はREALMフレームワークを適用し,ノルウェー初の検索モデルを開発した。 本研究では,このような学習により,抽出質問応答における読み手のパフォーマンスが向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.911678487931003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-based language models are increasingly employed in question-answering tasks. These models search in a corpus of documents for relevant information instead of having all factual knowledge stored in its parameters, thereby enhancing efficiency, transparency, and adaptability. We develop the first Norwegian retrieval-based model by adapting the REALM framework and evaluating it on various tasks. After training, we also separate the language model, which we call the reader, from the retriever components, and show that this can be fine-tuned on a range of downstream tasks. Results show that retrieval augmented language modeling improves the reader's performance on extractive question-answering, suggesting that this type of training improves language models' general ability to use context and that this does not happen at the expense of other abilities such as part-of-speech tagging, dependency parsing, named entity recognition, and lemmatization. Code, trained models, and data are made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 検索ベースの言語モデルは、質問応答タスクにますます採用されている。 これらのモデルは、すべての事実知識をパラメータに格納する代わりに、関連する情報のための文書のコーパスで検索し、効率性、透明性、適応性を高める。 我々はREALMフレームワークを適用し,様々なタスクで評価することで,ノルウェー初の検索モデルを開発した。 また、学習後、読み手と呼ばれる言語モデルをレトリバーコンポーネントから分離し、一連の下流タスクで微調整できることを示します。 以上の結果から,検索強化言語モデリングは,抽出された質問応答における読者のパフォーマンスを向上し,言語モデルのコンテキスト使用能力を向上させるとともに,音声のタグ付けや依存性解析,名前付きエンティティ認識,補題化といった他の能力を犠牲にすることなく,このような訓練が実施されることが示唆された。 コード、トレーニングされたモデル、データは公開されています。

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