論文の概要: Language Models as Hierarchy Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11374v2
• Date: Sat, 28 Sep 2024 18:48:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:58.951397
• Title: Language Models as Hierarchy Encoders
• Title（参考訳）: 階層エンコーダとしての言語モデル
• Authors: Yuan He, Zhangdie Yuan, Jiaoyan Chen, Ian Horrocks,
• Abstract要約: 階層変換器エンコーダ(HiTs)として再学習トランスフォーマーエンコーダを用いたLMを提案する。 本手法は, 埋込次元に適応する曲率を持つポアンカー球内に, 予め学習したLMの出力埋め込み空間を定めている。 予め訓練したLM, 標準微調整されたLM, およびいくつかの双曲埋め込みベースラインに対するHiTsの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.03504018330068
• License:
• Abstract: Interpreting hierarchical structures latent in language is a key limitation of current language models (LMs). While previous research has implicitly leveraged these hierarchies to enhance LMs, approaches for their explicit encoding are yet to be explored. To address this, we introduce a novel approach to re-train transformer encoder-based LMs as Hierarchy Transformer encoders (HiTs), harnessing the expansive nature of hyperbolic space. Our method situates the output embedding space of pre-trained LMs within a Poincar\'e ball with a curvature that adapts to the embedding dimension, followed by training on hyperbolic clustering and centripetal losses. These losses are designed to effectively cluster related entities (input as texts) and organise them hierarchically. We evaluate HiTs against pre-trained LMs, standard fine-tuned LMs, and several hyperbolic embedding baselines, focusing on their capabilities in simulating transitive inference, predicting subsumptions, and transferring knowledge across hierarchies. The results demonstrate that HiTs consistently outperform all baselines in these tasks, underscoring the effectiveness and transferability of our re-trained hierarchy encoders.
• Abstract（参考訳）: 言語で潜在する階層構造を解釈することは、現在の言語モデル(LM)の重要な制限である。 これまでの研究では、これらの階層をLMの強化のために暗黙的に活用してきたが、その明示的なエンコーディングのアプローチはまだ検討されていない。 そこで本稿では,Herarchy Transformer Encoder (HiTs) として再学習型トランスフォーマーエンコーダ(LM)を提案する。 本手法は, 埋込次元に適応する曲率を持つポインカーボール内に予め学習したLMの出力埋め込み空間を定め, 双曲的クラスタリングと遠心的損失のトレーニングを行う。 これらの損失は、関連エンティティ(テキストとして入力される)を効果的にクラスタリングし、階層的にそれらを編成するように設計されている。 我々は,事前学習したLM,標準微調整LM,およびいくつかの双曲埋め込みベースラインに対して,過渡的推論のシミュレーション,仮定の予測,階層間の知識の伝達といった能力に着目して,HiTを評価した。 その結果、HiTsはこれらのタスクのすべてのベースラインを一貫して上回り、再学習された階層エンコーダの有効性と転送性を強調した。

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