論文の概要: What has LeBenchmark Learnt about French Syntax?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02173v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 16:20:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:05:36.972839
• Title: What has LeBenchmark Learnt about French Syntax?
• Title（参考訳）: LeBenchmarkはフランス語の構文について何を学んだか?
• Authors: Zdravko Dugonji\'c, Adrien Pupier, Benjamin Lecouteux, Maximin Coavoux
• Abstract要約: 本報告では, 音声音声の7k時間に事前学習した音響モデルであるLeBenchmarkを, 構文情報として探索するための一連の実験について報告する。 その結果, ネットワークの中間層から構文情報を抽出しやすくなり, その後, 極めて急激な減少が観測された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.62399763481481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper reports on a series of experiments aiming at probing LeBenchmark, a pretrained acoustic model trained on 7k hours of spoken French, for syntactic information. Pretrained acoustic models are increasingly used for downstream speech tasks such as automatic speech recognition, speech translation, spoken language understanding or speech parsing. They are trained on very low level information (the raw speech signal), and do not have explicit lexical knowledge. Despite that, they obtained reasonable results on tasks that requires higher level linguistic knowledge. As a result, an emerging question is whether these models encode syntactic information. We probe each representation layer of LeBenchmark for syntax, using the Orf\'eo treebank, and observe that it has learnt some syntactic information. Our results show that syntactic information is more easily extractable from the middle layers of the network, after which a very sharp decrease is observed.
• Abstract（参考訳）: 本報告では, 音声音声の7k時間に事前学習した音響モデルであるLeBenchmarkを構文情報として探索するための一連の実験について報告する。 事前学習された音響モデルは、自動音声認識、音声翻訳、音声言語理解、音声解析などの下流の音声タスクにますます使われている。 それらは非常に低いレベルの情報(生の音声信号)で訓練され、明確な語彙知識を持っていない。 それにもかかわらず、彼らはより高いレベルの言語知識を必要とするタスクについて合理的な結果を得た。 その結果、これらのモデルが構文情報をエンコードするかどうかが問題となる。 我々は,orf\'eo treebankを用いて,構文のためのlebenchmarkの各表現層を調べ,いくつかの構文情報を学習したことを観察する。 その結果, ネットワークの中間層から構文情報を抽出しやすくなり, その後, 極めて急激な減少が観測された。

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