Untersuchung von Regierungsbeziehungen in Sprachmodellen

Die Sprache ist komplex. Sie besteht aus verschiedenen Strukturen und Beziehungen, die uns helfen zu verstehen, wie Wörter zusammenarbeiten. Eine dieser Beziehungen nennt man "Regierung", bei der bestimmte Wörter, insbesondere Verben, beeinflussen, wie andere Wörter in einem Satz funktionieren. In diesem Papier wird untersucht, wie bestimmte Sprachmodelle, insbesondere Transformermodelle wie BERT, diese Regierungsbeziehungen in Sätzen darstellen.

#Verständnis von Regierung in der Sprache

Regierung bezieht sich darauf, wie ein Gouverneur, normalerweise ein Verb, seine Abhängigkeiten kontrolliert, die Nomen oder Phrasen sein können. Zum Beispiel in dem Satz "Ich habe viele Lieder auf einer Reise durch Europa gehört", regiert das Verb "gehört" die Phrase "viele Lieder", die notwendig ist, damit der Satz Sinn macht. Die Phrase "auf einer Reise" ist jedoch optional; sie gibt zusätzliche Informationen, ist aber nicht erforderlich.

Im Wesentlichen hilft die Regierung uns zu verstehen, welche Wörter auf andere angewiesen sind, um korrekte Sätze zu bilden. Ein Verb kann verschiedene Arten von Abhängigkeiten haben, und diese Abhängigkeiten können in ihrer Notwendigkeit variieren. Zu verstehen, wie Regierung funktioniert, ermöglicht es uns zu sehen, wie Sprache strukturiert ist.

#Der Bedarf an Regierungsforschung

Die Erforschung von Regierungsbeziehungen ist wichtig, weil sie hilft, linguistische Ressourcen zu verbessern. Sprachlerner profitieren davon, diese Beziehungen zu verstehen, da es ihnen hilft, eine Sprache zu meistern. Indem Lehrer verfolgen, welche Konstruktionen ein Lernender kennt, können sie besser Unterricht und Ressourcen planen.

Allerdings gibt es einen Mangel an Daten und Ressourcen, um grammatische Konstruktionen zu studieren, insbesondere die Regierung. Diese Studie zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem sie untersucht, wie Transformermodelle Regierungsbeziehungen kodieren.

#Die Rolle der Transformermodelle

Transformermodelle, insbesondere BERT, haben hervorragende Leistungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache gezeigt. Sie lernen aus Daten und können linguistisches Wissen in ihrer inneren Funktionsweise darstellen. Diese Studie zielt darauf ab, zu erkunden, wie BERT Regierungsbeziehungen kodiert und ob diese Informationen genutzt werden können, um praktische Ressourcen für das Sprachenlernen aufzubauen.

#Forschungsfragen

Diese Studie konzentriert sich auf zwei Hauptfragen:

1. Kodiert BERT Wissen über Regierung, und wo wird diese Information dargestellt?
2. Kann dieses Wissen aus dem Modell extrahiert werden, um Ressourcen für das Sprachenlernen zu schaffen?

#Methodologie

Um die erste Frage zu untersuchen, haben wir Probing-Klassifizierer verwendet, die Werkzeuge sind, die dazu dienen, die inneren Abläufe von Modellen wie BERT zu prüfen. Wir haben Daten aus zwei Sprachen, Finnisch und Russisch, verwendet, um zu sehen, wie gut das Modell Regierungsbeziehungen identifizieren kann.

Wir haben unsere Experimente in mehreren Schritten durchgeführt:

1. Eine Datensammlung namens Government Bank erstellt, die Regeln enthält, wie Verben ihre Abhängigkeiten im Finnischen und Russischen regieren.
2. Probing-Klassifizierer trainiert, um zu überprüfen, ob sie Regierungsbeziehungen basierend auf diesen Daten genau vorhersagen können.

#Aufbau der Government Bank

Die Government Bank ist eine umfassende Datensammlung, die die Regierungsbeziehungen für verschiedene Verben im Finnischen und Russischen detailliert darstellt. Sie enthält Regeln darüber, welche Nomenformen von bestimmten Verben regiert werden.

Für Finnisch haben wir Informationen für 765 Verben gesammelt, während wir für Russisch Daten für 1.976 Verben gesammelt haben. Die Datensammlung ist eine wichtige Ressource für zukünftige Studien zu Regierungsbeziehungen.

#Training der Probing-Klassifizierer

Wir haben Probing-Klassifizierer aufgebaut, die Informationen aus BERTS Attention Heads nutzen, die das Wissen über Regierungsbeziehungen enthalten. Indem wir diesen Klassifizierern Daten zufüttern, wollten wir sehen, wie genau sie regierende Verben und ihre Abhängigkeiten identifizieren können.

Die Klassifizierer wurden sowohl im Finnischen als auch im Russischen getestet, und die Genauigkeit ihrer Vorhersagen wurde bewertet.

#Ergebnisse und Diskussion

#Allgemeine Leistung der Klassifizierer

Die Ergebnisse zeigten, dass die Probing-Klassifizierer ziemlich gut abschnitten, mit hoher Genauigkeit bei der Identifizierung von Regierungsbeziehungen. Sie konnten effektiv zwischen positiven Instanzen (korrekten Beziehungen) und negativen Instanzen (inkorrekten Beziehungen) unterscheiden. Das deutet darauf hin, dass BERT substanzielle Informationen über die Regierung kodiert.

#Selektivität des Probeens

Wir haben auch überprüft, ob die Klassifizierer sich auf die Nähe des Gouverneurs und seiner Abhängigkeit konzentrierten. Das bedeutet, wir wollten wissen, ob sie lediglich Wörter identifizierten, die nahe beieinander in Sätzen standen. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die Klassifizierer tatsächlich in der Lage waren, Regierungsbeziehungen zu identifizieren, selbst wenn die Abhängigkeiten weit von ihren Gouverneuren entfernt waren.

#Bedeutung der Attention Heads

Durch Experimente fanden wir heraus, dass bestimmte Attention Heads in BERT wichtiger waren als andere. Einige Heads enthielten den Grossteil der notwendigen Informationen, um genaue Vorhersagen über Regierungsbeziehungen zu treffen, während andere zwar beitrugen, aber weniger entscheidend waren. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass die Informationen zur Regierung nicht gleichmässig auf alle Heads verteilt sind.

#Fehleranalyse

Wir untersuchten Fälle, in denen die Klassifizierer Fehler machten. Einige Fehler waren auf die zugrunde liegenden Daten zurückzuführen, bei denen die Analyse der Sätze nicht genau war. Zum Beispiel wurde manchmal eine Abhängigkeit falsch gekennzeichnet, was zu Verwirrung führte. Die meisten dieser Fehler waren relativ selten, aber sie verdeutlichten die Notwendigkeit einer besseren Datenqualität in zukünftigen Studien.

#Entdeckung neuer Regierungsstrukturen

Eines unserer Hauptziele war es zu bestimmen, ob die Klassifizierer neue Regierungsstrukturen entdecken könnten, die nicht in den Trainingsdaten enthalten waren. Wir testeten die Klassifizierer mit unbekannten Daten, und die Ergebnisse zeigten, dass sie tatsächlich neue Beziehungen identifizieren konnten. Dies deutet darauf hin, dass die Probing-Klassifizierer als wertvolles Werkzeug zur Erweiterung linguistischer Ressourcen dienen können.

#Fazit

Diese Studie zeigt, wie Transformermodelle wie BERT genutzt werden können, um Wissen über Regierungsbeziehungen in der Sprache zu kodieren. Die Ergebnisse legen nahe, dass diese Modelle in der Lage sind, wichtige linguistische Strukturen offenzulegen und Ressourcen für das Sprachenlernen zu schaffen.

Die Veröffentlichung der Government Bank leistet einen bedeutenden Beitrag zum Feld, indem sie Forschern ein Werkzeug bietet, um Regierungs- und grammatische Beziehungen im Detail zu studieren.

#Zukünftige Arbeiten

Zukünftige Bemühungen werden sich darauf konzentrieren, die Government Bank zu erweitern, um mehr Sprachen einzubeziehen und Regierungsbeziehungen in anderen Wortarten über Verben hinaus zu erkunden. Ausserdem wird eine weitere Forschung zu verschiedenen Arten von Transformermodellen und Probe-Techniken unser Verständnis der Sprachverarbeitung in Modellen wie BERT vertiefen.

#Danksagungen

Die Autoren möchten der linguistischen Gemeinschaft für ihre Unterstützung und Zusammenarbeit bei der Entwicklung der Government Bank danken. Die in dieser Studie durchgeführten Arbeiten haben das Fundament für zukünftige Forschungen zum Verständnis von Regierungsbeziehungen in natürlicher Sprache gelegt.