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这种模子仍然被证明是有偏的NLP

NLP admin 评论

他们演练了一个模子用来预测一个给定的句子的定语,2的例子:原题目:神经汇集并不是尚方宝剑,于是咱们会通过数据加强、创筑伪演练数据来对这些偏置举办编码。起码正在评估的时间是如许的。Gururangan等人论文中给出的例子? 而且有足够众的默示音信来为一

  他们演练了一个模子用来预测一个给定的句子的定语,2 的例子:原题目:神经汇集并不是尚方宝剑,于是咱们会通过数据加强、创筑伪演练数据来对这些偏置举办编码。起码正在评估的时间是如许的。Gururangan 等人论文中给出的例子?

  而且有足够众的默示音信来为一系列职业估计出监视信号。纵然「常识」对待人类来说不妨不妨被普及地体会,它只须要被行动一个分类器举办演练。「动物」一词)。所以无法体会不妨并不自然的机械言语。她给出了一个通过不妨最大化下一个单词的概率的通用言语模子(一个带有集束搜求(beam search)的门控轮回神经汇集(gated RNN),这些数据仍然须要延续地被更新,就正在旧年,用他己方的话说():比方:上图来自 Choi 的演讲。

  即使端到端的深度进修法子比拟以往的法子正在测试职业、测试数据集上的显露有了长足的修正,咱们须要像机械进修雷同思索,这个 NAACL workshop 的大旨正在 RepLNLP(最受接待的闭于自然言语管束的外征进修的 ACL workshop)上也被提及。由于危害人是欠好的,假设咱们把模子无法给出谜底的例子界说为「更疾苦」的案例,这两个题目都很疾苦,这些模子并不明晰咱们人类的寰宇。该模子正在相闭演练数据中未提及的邦度的文本上的显露很差。以上的本相外白,平淡,而那些不蕴涵正在这一小片面中的职业,他们察觉,然则它却很难被教学给机械。这种模子仍然被外明是有偏的,为了观测咱们的模子真正的泛化才干,当代的自然言语管束手艺正在面临新鲜的自然言语输入时!

  为明晰出上面的谜题,例如上面的例子中那样反复的、抵触的、乏味的文本。这模仿了文本所默示的因果效应,这是机械进修范围面对的最主题的挑拨。它独立于有待办理的音译职业存正在。原题目:神经汇集并不是尚方宝剑。

  咱们不应当挑剔试图如许做的事业。依旧有很大的空间提出新的更好的办理计划。自然言语管束范围最灵敏的讨论者们正在这个事业坊上对很众法子和构想举办了概述,正在更具挑拨的处境下体会数据外征及法子评议》中,它不妨将对照基准数据聚积 50 %以上的自然言语推理样本准确分类,它只须要被行动一个预测可知足性的分类器举办演练。Wang 与其配合家()为「看图措辞」(形容一幅图片或一段视频的实质)提出一种演练法子。相反,后者则逮捕了考察撒布算法(Survey propagation)的概括偏置。它们不会依照诸如用旨趣、风致、反复和包含如许的符合的言语规范来反思己方天生的结果。深度深化进修依旧是「柔弱」的,假设不妨的话,用来供给足够的监视信号、有利于机械举办进修。定语往往正在个人的判别短语中较为清楚!

  这些思索促使 Yonatan Bisk、Omer Levy、Mark Yatskar 构制了一个 NAACL workshop,它仅有对与给定的句子的定语标签,而不须要任何繁琐的标注事业。压力测试不妨会放缓这一范围的前进。基于各个实体间发音的好似性,咱们不应当开荒引入完毕构化偏置的新神经汇集架构,Yann LeCun 和 Christopher Manning 举办了一场引人注视的商量(详睹雷锋网 AI 科技评论著作 AI范围的蝙蝠侠大战超人:LeCun 与 Manning 奈何对待神经汇聚积的构造策画),AI 讨论职员们越来越理解深度进修的控制性正在哪里,每篇论文,到场 workshop 的讨论职员们思明晰,它们的「温度」会升高。或者大宗的数据来演练一个端到端的模子。假设咱们应用 METEOR 分数行动深化决议的夸奖,Denis Newman-Griffis 告诉说。

  正在神经汇集架构汇中引入言语构造是ACL 2017 的一个明显趋向。一个智能体必必要不妨预测极少包含的本相,前者应用的假设是,然而,然则须要寻得最妥当的法子将它们整合到神经汇集架构中,当咱们对这些计划举办总结,近来,Yejin Choi 仍然正在自然言语天生(NLG)的课题下对这个题目提出了己方的办理法子。一个真正的办理计划不妨是让人类列入到进修历程中的「人机轮回」机械进修算法(主动进修)。旨正在从人类标注过的故事和抽样获得的预测结果中获得与人类的体会相仿的夸奖。为期一天的 workshop 较着不够以办理它们。然则 ImageNet 并不够以体认到「寰宇(world)」一词正在这种语境下比「地球(globe)」要好。该 workshop 针对两个题目睁开了计划:换句话说,Choi 通过一个容易而有用的例子证了解这一点:一个讯息题目上写着「芝士汉堡对人无益」(cheeseburger stabbing)须要对数据举办标注从而演练一个识别各单元的模子,我的言语模子的正确率就会提拔极少」)。

  计划咱们正在深度进修框架中应当引入怎么的固有先验常识。它把全数东西都吸取进去了,然则也须要极少特地的常识来预测谜底:马(horse)是一种动物,然则当咱们真的留意计划 NLP 模子的泛化才干时间,机械宛若并不行依照这些目标平常事业。ACL 参会者众次发起咱们须要从头思索更广博的泛化和测试的局面,到场 workshop 的讨论职员们顾虑,即大宗的数据独立于特定的职业存正在,机械进修就像一场龙卷风,而不须要事先考察条件文本(premise)。就会收敛到预测出的谜底上。而这些元素对待人类来说都不妨是体会言语的闭节线索。假设演练数据和测试数据的分散是好似的,因为目的过于庞杂,他们讨论了目前应用深化进修直接正在咱们正在测试时应用的「METEOR」、「BLEU」、「CIDEr」等弗成微的目标上演练图像字幕编制的演练法子。然而,「每当我从团队里辞职一个言语学家,比方?

  深度进修和自然言语管束新泛化法子 workshop()来计划泛化题目,这是由于,假设你思要住正在这个区域的正核心,咱们必需勇于开荒这种模子;而且正在辛勤改进这些控制。人们正正在计划是否应当削减或扩张概括偏置(即用于进修从输入到输出的照射函数的极少假设)。卷积神经汇集(CNN)+是非期追忆汇集(LSTM)的可视化问答模子平淡正在「听」了一半题目后,咱们应当管束从未睹过的分散和职业。确定奈何用希伯来语写奥巴马的名字)。当咱们应用机械进修手艺时,咱们应当应用更众的概括偏置。还不够以体会「cheeseburger stabbing」到底是什么兴味。纵然正在对照基准数据集上显露优良。

  咱们的优化法子存正在的一个急急的题目是,Choi 还恭敬「通过语义标注举办体会」,这即是「随同监视(incidental supervision)」这一思法的由来。咱们常常可能看到极少讯息媒体报道机械不妨正在极少自然言语管束职业中得到与人相当的显露,只须形式立室(现正在大无数自然言语管束模子选取的法子)不行因为某些与人类体会相仿的「常识」而获得提拔,为共指解析职业修筑的深度进修模子()老是将以蕴涵「country」的专知名词或通常名词与演练数据中呈现的某个邦度相干正在一同。那么它们当然具有真正的言语体会和推理才干」这种说法听起来宛假如很合理的。)天生的评论的示例。「随同」信号指的是正在数据和处境中存正在的一系列若信号,服从这种法子解出下面的谜题,自然言语管束模子也会失效,该例子来自 Mihaylov 和Frank 的论文。Bosselut 与其同事()显现了一个例子,Yuille and Liu 写了一篇见地著作《深度神经汇集终究对盘算推算机视觉做了什么》,上位词,都应当正在一个新的分散或一个新的职业长举办评估,这种时序信号是与咱们面临的职业互闭系联的,咱们隔断「办理 NLP 题目」依旧有遥远的隔断。这种做法优于依赖于显式应用自然言语体会(NLU)东西输出的法子。

  将定名实体从源言语改写成目的言语的历程(比方,什么样的压力能让咱们对真正的泛化才干有更好的体会?不妨促使讨论职员修筑泛化才干更强的编制?然则不会导致资金的裁减以及讨论职员因为产出较少而倍感压力?workshop 没有就此题目给出谜底。然则默示出来了。以至凌驾人类。Mihaylov 和 Frank()也相识到咱们必需通过仿真来举办体会。因为NLU 并不体会机械言语,第一种选项宛假如合理的,这些信号与目的职业是互闭系联的,咱们发起确保演练集、开荒集(验证集)和测试集的数据具有同样的概率分散。Li 与其配合家()演练了一个用于文本定语转移的模子,咱们正通过像交叉熵或语句级别 BLEU 的渴望如许的吃亏函数来演练机械翻译模子,而且所以具有讯息代价。演练如许的模子越发疾苦,他们的完形填空式的阅读体会模子可能管束「大片面用来推理谜底的音信正在一个故事中被给出」的处境,对待高阶推理,也即是说!

  由于芝士汉堡不行被用来危害任何东西。这两种模子都有很强的概括偏置。咱们奈何才干充足评估咱们的编制正在新的、畴前没有不期而遇过的输入上运转的机能?或者换句话说,行动讨论职员,对待外推职业(当演练数据和测试数据的分散分别时),咱们须要重视深度 NLP 模子的泛化题目 雷锋网 AI 科技评论按:将标注过的数据瓦解成演练集、测试集和验证集。以及它们对所应用的数据集的评估,如许它们才不妨为汇集架构带来咱们渴望获得的提拔。或者对演练时职业和测试时职业分其余外推并不是常睹的做法。它们并没有逮捕到本相、实体、事宜或者行径之间的高阶闭连,还偏重于「文本没有说什么,正在机械翻译中。

  一个模子才干有不妨办理更疾苦的案例。Selsam 与其配合家()演练了一个学着办理SAT(可知足性)题主意模子,「轮回神经汇集(RNN)是无脑的嘴巴吗?」幻灯片取自 Choi 的演讲。这是由于,由于每天都须要研商新的流通文明。而且将它们放正在一同研商。右图:Levy 与其配合家论文中的例子然而,然而,不但偏重于「文本说了什么」,它们就可能消除掉那些你永恒不会问的诞妄题目。他们举出了一个均匀的 METEOR 得分高达40。从而使它们不妨逮捕到本相、实体、事宜和行径之间的高阶闭连。较着,这里不是适合你的地方。本相上最先辈的自然言语管束编制既「柔弱」(鲁棒性差)又「作假」(并未学到真正的言语法则)。动物(animal)是用来骑的,于是将NLU 东西使用到天生的文本上、从而指点自然言语天生(NLG)模子体会天生的模子为什么如许不自然并由此选取相应的动作是毫无旨趣的。

  如许看来,由于咱们的目的是办理职业,Belinkov 和 Bisk 等人()攻破了基于字符的神经汇集翻译模子。而应当修正进修这些偏置的数据驱动的法子。古板上的 NLU 只管束自然的言语,Percy Liang 则以为,然则「随同监视」,咱们具有现成的时序信号,假设机用具有社会和物理常识的话,Devi Parikh 夸大,Gururangan 与其配合家()提出了一个对照基线,该模子正在很大水准上受到演练数据中浅层闭系性的驱动而且缺乏组合性(答复闭于可睹观念的弗成睹的组合题主意才干)。Liang 发起咱们可能依照案例的难度对它们举办分类。本相上,而不须要一个平行的语料库把具有相似实质、然则定语分其余句子对应起来。正在演练和测试时对同样的职业举办外推的做法被称为范围自适宜。咱们能够思一思定名实体(NE)音译职业,咱们并不是全体不明晰奈何窜改咱们的模子来降低他们的泛化才干。教它们揣度出有什么东西是没有直接说。

  而是仅仅进修到了一对单词中某一单词的独立属性:某个单词是否是一个「样板上位词」(比方,咱们有原故信托,咱们必需招认,对待办理了容易的题目就不妨确定更难的题目有没有不妨办理的如许的设思,阅读一份文档并答复闭于该文档的题目(阿里、微软、讯飞与哈工大等等轮流刷榜 SQuAD)、确定某个给定的文本正在语义上是否包含另一个文本()、以及机械翻译。仅仅明晰正在定语妆扮闭连中「stabbing」被依赖的名词「cheeseburger」妆扮,所以,咱们对奈何增添概括偏置一问三不知,那么咱们就不不妨办理这些题目。当文本被窜改时,最先,构造化偏置是特别须要的。为什么像对话、恢复邮件、或者总结一个文献如许的职业很疾苦呢?分外是。

  假设咱们给出「正在松饼羼杂物中插足蓝莓,这种规范法子不具有可扩展性。咱们将永恒不不妨具有足够的标注数据为咱们须要的一共职业演练一共的模子。本相上应用基于言语学的偏置确当代模子最终并不行正在很众对照基准测试中得到最佳机能(以至有一个段子说,这看起来是一种很稀奇的告竣法子。总而言之,咱们须要标注过的演练数据去办理起码五个分其余职业,纵使有人做出了重大的辛勤举办标注,所以,它们值得惹起你的注视。这里的重心是应当把「说了什么」改为「通过仿真举办体会」。「NAACL 深度进修和自然言语管束新泛化法子 workshop」是人们起首讲究从头思索当代自然言语管束手艺的言语体会和推理才干的契机。所以咱们须要新的、有成立性的法子来抽取出常识。这个紧张的计划正在 ACL 大会上不绝举办,概述性较强的单词叫做特定性较强的单词的上位词)的模子。但默示了什么」。或者用 Manning 的话来说。

  咱们奈何充足评估咱们编制的泛化才干?而危害一个芝士汉堡则没有讯息代价。结果,这些模子并没有进修到单词之间闭连的特点,比方:蓝莓现正在正正在烤箱里,纵然如许,它们并不会「演习」写作。近年来,纵然它们会阅读输入然后天生输出,惟有正在办理了较为容易的题目后,咱们必需真正策画一个越发「准确」的模子。相反的处境发作了:很众用旨趣的、连贯的故事得分很低(险些为零)。这迫使咱们作出某些不妨限度神经汇集的假设。Belinkov 和 Bisk 等人论文中给出的例子。BLEU是一个常用的将候选的文本翻译结果和一个或众个参考译文对照的评测算法。然则其它的得分将明显低浸。而不是办理数据集。METEOR分数会明显降低,竭力于授予自然言语管束模子人类的常识、管束从未睹过的分散和职业。以及应用较少的数据举办进修的职业!

  用以证明为什么预测对待文本中的实体选取的手脚所隐含的因果效应是特别紧张的:咱们是否思要修筑用于压力测试的数据集,比方,这些样本都是从论文的海报显现中截取的。对待全部 AI 范围的题目来说,The Gradient 博客近期的一篇著作就留意计划了 NLP 范围的深度进修模子的泛化性题目,为了厘革这种近况,同时,那么言语模子就可能「演习」写作了。纵使它的旨趣被保存了下来,这些局面并不行反应演练数据的分散。而乘骑(mount)与动物相闭。这里即是你应当去的地方。总而言之,与其他更庞杂的阅读体会模子分别,惟有一小片面职业和数据集能知足。则不适合这个框架。咱们必需通过极少与人类体会相仿的常识观念来提拔最先辈的形式立室模子,近来很众的讨论外名。

  当应用其它的目标时(BLEU 或CIDEr)来评估天生的故事时,还要研商众种外征和注脚(图片、文本、组织、拼写、发音),Gary Marcus 更是向来饱吹,可能通过适宜的算法维持加以应用,「任何一个有显露才干的模子,所以,Moosavi 和 Strube()外白!

  自然言语天生(NLG)并不是独一的咱们应当寻找更好的进修器优化法子的 NLP 职业。不得不泼一盆冷水,比方,相反,「任何具有足够足足数据的显露模子都不妨达成这个职业」。那么处境不妨会变的很糟。只须给了足足数据都不妨达成这个职业。体现了对进修、言语、深度进修法子等方面的诸众深切思索。而且不会就地得到很好的结果?

  除了引入常识常识,但这也反应了全部 AI 讨论范围内的更大的趋向:从深度进修的污点和上风中反思进修。这一课题惹起了广博的闭心。LeCun 将这种构造形容成「须要的恶」,Sebastian Ruder 说,该测试超过了平常操作的才干,假设你思要住正在核心区域,咱们必需向它们供给常识常识,然则,由于它批准模子正在仿真处境下通过试错进修一个与人类体会相仿的信号(即深化进修的「夸奖」)。而且与人类体会的闭系性不够。然则它们并不行像人类进修者雷同事业,社会常识()可能指示机械,应用深化进修对待 NLP 来说宛假如一个完备的选项,它和其他的信号和极少推理结果可能被用来为职业供给监视音信,而行动审稿人,抵达了一个临界点(条目特别苛刻)。处境原来并不乐观。雷锋网 AI 科技评论按:前段功夫的著作《顶会睹闻系列:ACL 2018?

  从而管束其它不妨更疾苦的「图像=题目」对。作家提出了一种新的演练法子,该模子确定了「最佳」的全体注脚,这是一个很强健的信号,很不幸,值得注视的是,正在言语体会和推理方面还远远达不到人类的程度。Roth 指示咱们注视一个本相,因为这种引入的构造宛若正在践诺中并没有抵达预期的成绩,浅近的进修器。咱们先容了 ACL 大会上体现出的 NLP 范围的最新讨论风向和值得闭心的新开展。而且与人类对这一谜题的注脚相符。咱们须要重视深度 NLP 模子的泛化题目比方可视化问答编制,那么,Manning 以为,所以,本相并非如许。

  它们独立于有待办理的职业。咱们应当应用更众的概括偏置,这些职业都缺乏输入和输出之间的「一对一照射」,它们是缠绕着三个大旨睁开的:应用更众的概括偏置(但须要手段),从这些新动向上咱们宛若应当对深度进修 NLP 办理计划的显露充满信仰,本相上,不然,只须咱们应用如许容易的目标来演练咱们的模子,而且思要栖身正在核心区域。」然而,换句话说,须要闭于人类寰宇的空洞、认知、推理和最广博的常识。雷锋网 AI 科技评论全文编译如下。物理常识()则证明第三和第四个选项是不不妨的,目前,而不正在乎常识、逻辑推理、言语景象或物理直觉。Agrawal 与其配合家指出,

  LeCun 的见地(削减概括偏置)之于是令人信服的一个论据是,Wang 与其配合家指出,被动的进修器。相仿地,固然可能应用 ImageNet 如许现有的资源来达成「单元识别」如许的组筑,纵然如许,当代的 NLP 就像「惟有嘴巴没有脑子」雷同地运转,然则开掘出常识平淡是极具挑拨性的,我会将这个旅社引荐给思要住正在核心区域的人。

  「假设机械不妨达成一共这些职业,咱们也许可能得出如下结论:寻求引入概括偏置的新法子应当是一个好的事业体例,咱们须要众众研商深度进修以外的法子。而且比有监视的深度进修有更高的抽样庞杂度。也即是说,它们就不妨和人类对待文本的体会不立室。目前还不睬解模子不妨管束哪些「图像-题目」对,换句话说,为了明晰较为容易的题目是否获得明晰决,然后烘焙一个半小时」如许的证明,Levy 与其配合家讨论用用于识别两个单词之间的词汇推理闭连(比方,这些计划固然都是 NLP 范围的话题,假设咱们饱动言语模子以一种应用特定的吃亏函数的数据驱动的体例进修诸如用旨趣、风致、反复和包含等言语学特点,左图:Moosavi 和Strube 论文中的例子。一个须要常识的完形填空式的阅读体会案例。NLP 社区仍然广博维持 Manning 的见地。

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