語言模型作為階層編碼器

Основні поняття

語言模型在有效編碼和解釋潛在於語言中的階層結構方面面臨重大挑戰。本文提出了一種新的方法,將轉換器編碼器型語言模型重新訓練為階層轉換器編碼器(HITs),利用雙曲空間的擴展性質來有效地對相關實體進行聚類和階層組織。

Анотація

本文提出了一種新的方法,將轉換器編碼器型語言模型重新訓練為階層轉換器編碼器(HITs)。

1. 啟發於雙曲幾何在表示階層結構方面的有效性,提出了雙曲聚類和離心損失,用於語言模型的重新訓練。

2. 將轉換器編碼器型語言模型的輸出嵌入空間置於一個半徑為√d的Poincaré球中,其曲率值適應於嵌入維度。

3. 評估HITs在多跳推理和混合跳預測任務上的性能,結果顯示其顯著優於預訓練語言模型、標準微調模型和之前的雙曲嵌入模型。

4. 進一步評估了HITs在不同領域階層之間的遷移學習能力,證明了其在階層導向語義搜索方面的潛力。

5. 分析了HITs嵌入的分佈和特性,展示了其有效捕捉階層結構語義的能力。

Статистика

語言模型通常將輸出嵌入限制在一個d維超立方體內,這限制了其對階層結構的理解。
在WordNet多跳推理任務的隨機負樣本設置中,HITs的F1分數達到0.916,顯著優於預訓練和標準微調模型。
在WordNet混合跳預測任務的隨機負樣本設置中,HITs的F1分數達到0.900,優於預訓練和標準微調模型0.553和0.249。
在從WordNet遷移到Schema.org、FoodOn和DOID的混合跳預測任務中,HITs的F1分數分別為0.480、0.507和0.566,優於預訓練和標準微調模型。

Цитати

"語言模型在有效編碼和解釋潛在於語言中的階層結構方面面臨重大挑戰。"
"我們提出了一種新的方法,將轉換器編碼器型語言模型重新訓練為階層轉換器編碼器(HITs),利用雙曲空間的擴展性質來有效地對相關實體進行聚類和階層組織。"

Ключові висновки, отримані з

Language Models as Hierarchy Encoders

by Yuan He, Zha... о arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.11374.pdf

Глибші Запити

如何進一步提高HITs在處理未知實體和詞彙方面的能力?

要進一步提高HITs在處理未知實體和詞彙方面的能力，可以考慮以下幾個策略：

增強語料庫的多樣性：擴展訓練數據集，包含更多的實體和詞彙，特別是那些在現有數據集中較少出現的實體。這樣可以幫助模型學習到更廣泛的語言結構和語義關係。

使用遷移學習：將HITs模型在一個大型且多樣化的語料庫上進行預訓練，然後再在特定的階層結構數據上進行微調。這樣可以使模型在面對未知實體時，能夠利用其在預訓練階段學到的知識。

引入上下文信息：在處理未知實體時，可以考慮引入上下文信息來幫助模型進行推理。例如，通過分析與未知實體相關的已知實體，來推斷其可能的屬性和關係。

增強對抗訓練：通過生成對抗樣本來訓練模型，使其在面對未知實體時能夠更具魯棒性。這可以通過設計一些挑戰性的負樣本來實現，促使模型學習到更強的區分能力。

結合外部知識庫：將HITs與外部知識庫（如知識圖譜）結合，利用這些知識庫中的信息來補充模型的知識，特別是在面對未知實體時。

如何在保留語言理解能力的同時,增強HITs對階層結構的編碼能力?

在保留語言理解能力的同時增強HITs對階層結構的編碼能力，可以採取以下幾種方法：

多任務學習：設計一個多任務學習框架，同時訓練HITs進行語言理解和階層結構編碼。這樣可以使模型在學習階層結構的同時，保持對語言的理解能力。

調整損失函數：在HITs的訓練過程中，調整損失函數，使其同時考慮語言理解和階層結構的編碼。例如，可以在損失函數中引入語言模型的預測損失，與階層結構的聚類損失進行結合。

使用上下文感知的嵌入：在HITs中引入上下文感知的嵌入技術，使模型能夠根據上下文動態調整對階層結構的編碼。這樣可以提高模型在不同語境下的靈活性和準確性。

增強模型的可解釋性：通過可視化技術來分析HITs的內部表示，幫助研究人員理解模型如何在保留語言理解的同時，進行階層結構的編碼。這可以促進模型的調整和優化。

引入外部知識：利用外部知識（如本體或知識圖譜）來輔助HITs的訓練，這樣可以在不損失語言理解能力的情況下，增強模型對階層結構的編碼能力。

HITs的技術原理是否可以應用於其他類型的知識表示,如知識圖譜或本體?

HITs的技術原理確實可以應用於其他類型的知識表示，如知識圖譜或本體，具體表現在以下幾個方面：

階層結構的表示：HITs利用超球面幾何來表示階層結構，這一原理可以直接應用於知識圖譜中的層次關係，幫助更好地捕捉實體之間的層次關係。

聚類和組織：HITs中的聚類損失和向心損失可以用於知識圖譜的實體聚類，幫助將相關實體組織在一起，從而提高知識圖譜的查詢效率和準確性。

推理能力的增強：HITs的設計可以增強知識圖譜的推理能力，特別是在處理間接關係和推斷隱含關係方面，這對於知識圖譜的應用至關重要。

本體的擴展：在本體的構建和擴展過程中，HITs的技術可以幫助自動化地識別和組織新實體，從而提高本體的完整性和一致性。

跨領域的知識轉移：HITs的遷移學習能力可以促進不同知識表示之間的知識轉移，這對於構建跨領域的知識圖譜和本體具有重要意義。

總之，HITs的技術原理不僅限於語言模型的階層編碼，還可以在更廣泛的知識表示領域中發揮作用，促進知識的組織、推理和應用。