論文の概要: Compositional Generalization with Grounded Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04989v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 14:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 13:32:11.999362
• Title: Compositional Generalization with Grounded Language Models
• Title（参考訳）: 接地言語モデルを用いた合成一般化
• Authors: Sondre Wold, Étienne Simon, Lucas Georges Gabriel Charpentier, Egor V. Kostylev, Erik Velldal, Lilja Øvrelid,
• Abstract要約: 基底言語モデルは、知識グラフのような外部情報ソースを使用して、事前学習に関連する一般的な課題を満たす。 本研究では,構成性の異なる側面を対象とする知識グラフと組み合わせた自然言語質問を生成する手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.96679221246835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grounded language models use external sources of information, such as knowledge graphs, to meet some of the general challenges associated with pre-training. By extending previous work on compositional generalization in semantic parsing, we allow for a controlled evaluation of the degree to which these models learn and generalize from patterns in knowledge graphs. We develop a procedure for generating natural language questions paired with knowledge graphs that targets different aspects of compositionality and further avoids grounding the language models in information already encoded implicitly in their weights. We evaluate existing methods for combining language models with knowledge graphs and find them to struggle with generalization to sequences of unseen lengths and to novel combinations of seen base components. While our experimental results provide some insight into the expressive power of these models, we hope our work and released datasets motivate future research on how to better combine language models with structured knowledge representations.
• Abstract（参考訳）: 基底言語モデルは、知識グラフのような外部情報ソースを使用して、事前学習に関連する一般的な課題を満たす。 意味解析における構成一般化に関するこれまでの研究を延長することにより、これらのモデルが知識グラフのパターンから学習し一般化する程度を制御された評価が可能となる。 我々は,構成性の異なる側面を目標とした知識グラフと組み合わせた自然言語質問を生成する手法を開発し,すでに暗黙的に符号化されている情報に言語モデルを基礎付けることを回避した。 我々は,言語モデルと知識グラフを組み合わせる既存の手法を評価し,未知の長さの列への一般化に苦慮し,新しい基本成分の組み合わせを見いだす。 実験の結果、これらのモデルの表現力についていくつかの知見が得られていますが、我々の研究とデータセットのリリースは、言語モデルと構造化知識表現をよりうまく組み合わせる方法について、将来の研究を動機づけることを願っています。

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