論文の概要: A Representation Level Analysis of NMT Model Robustness to Grammatical Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21224v1
• Date: Tue, 27 May 2025 14:10:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.705161
• Title: A Representation Level Analysis of NMT Model Robustness to Grammatical Errors
• Title（参考訳）: 文法誤りに対するNMTモデルロバストネスの表現レベル解析
• Authors: Abderrahmane Issam, Yusuf Can Semerci, Jan Scholtes, Gerasimos Spanakis,
• Abstract要約: 我々はモデル表現の観点からロバスト性を研究する。 その結果,エンコーダはまず文法的誤りを検知し,その表現を正しい形式に移動させることで修正することがわかった。 ロバストネスヘッドは文法的誤りに応答するときに解釈可能な言語単位に付随する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.312303275762104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding robustness is essential for building reliable NLP systems. Unfortunately, in the context of machine translation, previous work mainly focused on documenting robustness failures or improving robustness. In contrast, we study robustness from a model representation perspective by looking at internal model representations of ungrammatical inputs and how they evolve through model layers. For this purpose, we perform Grammatical Error Detection (GED) probing and representational similarity analysis. Our findings indicate that the encoder first detects the grammatical error, then corrects it by moving its representation toward the correct form. To understand what contributes to this process, we turn to the attention mechanism where we identify what we term Robustness Heads. We find that Robustness Heads attend to interpretable linguistic units when responding to grammatical errors, and that when we fine-tune models for robustness, they tend to rely more on Robustness Heads for updating the ungrammatical word representation.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高いNLPシステムを構築するためには、堅牢性を理解することが不可欠である。 残念ながら、機械翻訳の文脈では、以前の研究は主に堅牢性障害の文書化や堅牢性の改善に焦点を当てていた。 対照的に、非文法的な入力の内部モデル表現とモデル層を通してどのように進化するかを検討することによって、モデル表現の観点からロバスト性を研究する。 この目的のために,文法的誤り検出(GED)と表現的類似性分析を行う。 その結果,エンコーダはまず文法的誤りを検知し,その表現を正しい形式に移動させることで修正することがわかった。 このプロセスに何をもたらすかを理解するために、我々はロバストネスヘッドと呼ばれるものを識別する注意機構に目を向ける。 ロバストネスヘッドは文法的誤りに対応する際に解釈可能な言語単位に付随し、ロバストネスモデルにロバストネスを微調整すると、非文法的な単語表現を更新するためにロバストネスヘッドに依存する傾向にある。

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