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Daily Arxiv

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Exploring Graph Representations of Logical Forms for Language Modeling

Created by
  • Haebom

作者

Michael Sullivan

概要

この論文は、論理形式に基づく言語モデル(LFLM)がテキストベースのモデルよりもデータ効率が高いという主張を提示します。これを証明するために、論理形式のグラフ表現に基づいて、事前訓練された言語モデルであるGFoLDS(Graph-based Formal-Logical Distributional Semantics)プロトタイプを紹介します。実験の結果、LFLMsはモデルに固有の基本的な言語知識を活用して複雑なパターンをより迅速に学習できることを示しています。同じデータで事前トレーニングされたテキストベースのTransformer LM(BERT)と比較して、GFoLDSはサブタスクで圧倒的に優れたパフォーマンスを示しました。さらに、モデルのパフォーマンスは、追加のパラメータと事前トレーニングデータに従って拡張される可能性が高く、実際のアプリケーションでLFLMの実現可能性を示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
論理型ベースの言語モデル(LFLM)がテキストベースのモデルよりもデータ効率が高いことを実験的に証明。
LFLMsが固有の言語知識を活用して効率的な学習の可能性を提示します。
LFLMsの実際のアプリケーションの可能性を示唆。
Limitations:
GFoLDSはプロトタイプモデルであり、より大きな規模のモデルとデータを使った追加の研究が必要。
さまざまなサブタスクの広範な実験が必要です。
論理形式表現の複雑さと適用性に関するさらなる研究が必要です。
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