n-그램 스무딩이 신경망 시대에 미치는 역할

核心概念

n-그램 스무딩 기법은 신경망 언어 모델에서도 여전히 중요한 역할을 할 수 있다. 본 연구에서는 n-그램 스무딩 기법을 정규화 기법으로 변환하여 신경망 언어 모델에 적용할 수 있는 일반화된 프레임워크를 제안한다.

摘要

이 논문은 n-그램 스무딩 기법과 신경망 언어 모델의 관계를 탐구한다.

1. 먼저 add-λ 스무딩과 레이블 스무딩의 등가성을 보여준다. 이를 통해 n-그램 스무딩 기법을 신경망 언어 모델에 적용할 수 있는 방법을 제시한다.

2. 이후 n-그램 스무딩 기법을 일반화된 정규화 프레임워크로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 n-그램 스무딩 기법을 신경망 언어 모델의 정규화 기법으로 활용할 수 있다.

3. 실험 결과, 제안한 정규화 기법들이 언어 모델링과 기계 번역 과제에서 레이블 스무딩 및 표준 최대 우도 추정 기법을 능가하거나 견줄만한 성능을 보였다.

统计

언어 모델링 과제에서 Jelinek-Mercer 스무딩 기법을 사용한 모델의 perplexity는 137.41로 가장 낮았다.
기계 번역 과제에서 Jelinek-Mercer 스무딩 기법을 사용한 모델의 BLEU 점수는 33.67로 가장 높았다.

引用

"n-gram 스무딩 기법은 신경망 언어 모델에서도 여전히 중요한 역할을 할 수 있다."
"본 연구에서는 n-그램 스무딩 기법을 정규화 기법으로 변환하여 신경망 언어 모델에 적용할 수 있는 일반화된 프레임워크를 제안한다."

从中提取的关键见解

The Role of $n$-gram Smoothing in the Age of Neural Networks

by Luca Malagut... 在 arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17240.pdf

更深入的查询

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