ReLM은 기존의 시퀀스 태깅 방식을 극복하기 위해 문장 전체를 재구성하는 학습 목표를 제안합니다. 이는 인간의 철자 교정 방식과 유사하게 작동하여, 단순히 오류를 기억하는 것이 아니라 문맥을 고려한 교정을 가능하게 합니다. 이에 따라 ReLM은 기존 모델들보다 뛰어난 성능을 보이며, 특히 ECSpell과 LEMON과 같은 다양한 벤치마크에서 새로운 최고 성적을 기록하였습니다. ReLM은 PLM의 사전 훈련된 지식을 효과적으로 활용하여 일반화된 언어 표현을 보다 잘 유지하며, 다중 작업 학습에서도 우수한 성과를 거두었습니다.
시퀀스 태깅 방식의 한계를 극복하기 위한 다른 방법은 무엇일까요?
시퀀스 태깅 방식의 한계를 극복하기 위한 다른 방법으로는 ReLM과 같이 문장 전체를 재구성하는 방식을 채택하는 것이 있습니다. 이 방법은 단순히 문자 간의 매핑이 아닌 문맥을 고려한 교정을 가능하게 하며, 기존의 시퀀스 태깅 방식의 한계를 극복할 수 있습니다. 또한, 오류 문자만이 아닌 모든 문자를 마스킹하는 보조 MLM 방법을 채택하거나, 학습 가능한 프롬프트를 추가하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
ReLM의 다중 작업 학습에서의 성능 향상은 어떤 측면에서 유용한가요?
ReLM의 다중 작업 학습에서의 성능 향상은 CSC와 다른 작업 간의 협력을 향상시키는 데 유용합니다. ReLM은 모든 작업을 MLM 형식으로 템플릿화하여 다양한 작업 간의 전이성을 향상시키며, 태깅 기반 CSC가 이러한 학습 패러다임과 호환되지 않는 것을 보여줍니다. 또한, ReLM은 PLM 내에서 학습된 유용한 기능을 보존하며, 다중 작업 학습에서 더 나은 협력을 구축하는 데 기여합니다. 이는 ReLM이 실제 응용 프로그램에 더 적합한 언어 표현을 유지하고 전이성을 향상시키는 데 도움이 되는 것을 시사합니다.
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สารบัญ
중국어 철자 교정을 위한 문장 재구성 언어 모델
Chinese Spelling Correction as Rephrasing Language Model