Comment les modèles de langue parlée comprennent la syntaxe

Ces dernières années, les chercheurs se sont penchés sur la compréhension de la langue parlée et écrite par les modèles d'apprentissage profond. C'est important parce que savoir comment ces modèles fonctionnent peut aider à résoudre des problèmes et à les améliorer. La plupart des études précédentes se sont concentrées sur la manière dont ces modèles gèrent les traits des locuteurs, les sons et les caractéristiques linguistiques dans la langue parlée, tandis qu'ils ont examiné la syntaxe, ou la structure des phrases, dans la langue écrite. Cet article se penche spécifiquement sur la façon dont les modèles de langue parlée comprennent la syntaxe.

#Méthodes Utilisées

Pour étudier ça, on a utilisé deux méthodes principales qui fonctionnent ensemble, avec des tests de référence pour voir à quel point la structure dans la langue est capturée par ces modèles. On a testé divers modèles de langue parlée auto-supervisés et guidés par la vision pour voir comment la syntaxe est représentée en eux. Notre but était de découvrir si et comment ces modèles comprennent les règles de construction de phrases.

#Contexte

L'apprentissage profond est une technique largement utilisée dans les modèles linguistiques modernes, en particulier ceux basés sur une structure appelée Transformer. Bien qu'il soit facile de mesurer les performances de ces modèles en termes de tâches, comprendre les schémas détaillés de leur fonctionnement et où ils peuvent rencontrer des difficultés est plus complexe. Pour aider à cette compréhension, les chercheurs analysent les schémas produits par les modèles lorsqu'ils traitent la langue.

Pour les modèles de langue écrite, de nombreuses études ont exploré comment ils traitent différents types de structures linguistiques. Cependant, pour les modèles de langue parlée, l'accent a principalement été mis sur le son et les traits des locuteurs plutôt que sur la syntaxe. À mesure que les modèles de parole s'améliorent, il est important de savoir s'ils apprennent la syntaxe de manière efficace.

Si la connaissance de la syntaxe aide ces modèles à mieux faire leur travail, ils devraient l'apprendre s'ils sont exposés à suffisamment de données. Par exemple, dans une phrase comme "Les auteurs du livre sont français", si une partie de la phrase est cachée, le modèle peut mieux deviner si cela comprend la relation entre le sujet et le verbe.

#Techniques de Probe

Dans cette étude, nous avons utilisé deux méthodes établies pour sonder les représentations apprises de modèles sélectionnés. Nous avons appliqué ces méthodes à des modèles formés de deux manières : un en utilisant l'apprentissage auto-supervisé, ce qui signifie apprendre à partir des données sans étiquetage humain, et l'autre en utilisant une guidance visuelle, qui implique d'apprendre à partir de texte et d'images. Nous avons regardé comment ces modèles traitaient la langue à différents niveaux de leur architecture.

Nos découvertes indiquent que tous les modèles ont capturé une certaine syntaxe, mais il y a des notes importantes à considérer. D'abord, la manière dont la syntaxe est capturée dans les modèles de langue parlée a tendance à être plus faible que dans les modèles formés sur la langue écrite. Une grande partie de la syntaxe que les modèles saisissent peut se mélanger avec les mots réels plutôt que d'être basée uniquement sur la structure. De plus, le mélange d'auto-supervision et de guidance visuelle a conduit à une compréhension de la syntaxe moindre dans les dernières couches du modèle, tandis que la supervision visuelle n'a pas montré ce schéma. Enfin, nous avons trouvé que les modèles plus grands capturaient généralement mieux la syntaxe.

#Recherche Connexe

Dans le domaine du traitement du langage naturel, il y a eu un intérêt significatif pour examiner comment les modèles basés sur du texte gèrent diverses représentations linguistiques. La plupart du temps, les chercheurs regardent les corrélations entre la façon dont les activations du modèle se rapportent aux structures linguistiques comme les types de mots ou les dépendances syntaxiques.

Pour les modèles de langue parlée, les recherches passées ont principalement examiné les sons, la phonétique et les détails des locuteurs. Certaines études ont trouvé que certaines couches inférieures des modèles capturent efficacement les phonèmes. D'autres ont tenté d'analyser le codage de différents types d'informations, y compris la syntaxe, mais ce travail reste limité. Cette étude vise à se concentrer strictement sur la syntaxe dans les modèles de langue parlée tout en garantissant un design expérimental solide.

Nous avons utilisé deux ensembles de données audio en anglais pour notre travail : LibriSpeech, qui consiste en enregistrements de livres audio, et SpokenCOCO, une version parlée d'un ensemble de données de légendes d'images. Nous avons filtré les énoncés pour gérer les demandes computationnelles de nos expériences.

#Les Modèles

Pour les tests, nous avons examiné différentes versions de modèles. Certains étaient Pré-entraînés sur LibriSpeech pour reconnaître des parties masquées des caractéristiques audio. Nous avons également inclus des modèles affûtés entraînés spécifiquement pour la compréhension de l'anglais. Un autre modèle que nous avons testé était basé sur la vision, ce qui signifie qu'il a été entraîné non seulement sur le son mais aussi sur des images. Enfin, nous avons inclus un modèle basé sur du texte pour comparer comment les différentes méthodes d'entraînement influençaient la compréhension de la syntaxe.

#Probing pour la Syntaxe

Nous avions deux tâches de probing pour mesurer comment bien ces modèles géraient la syntaxe.

#Probe profondeur d'arbre

Cette sonde estime la profondeur maximale d'une structure d'arbre représentant la syntaxe de la phrase à partir des données d'activation du modèle. Nous avons généré des données à partir des modèles et les avons traitées pour créer des vecteurs de représentation de phrases. Ceux-ci ont ensuite été comparés aux structures syntaxiques obtenues à partir d'outils de parsing externes.

#Probe kernel d'arbre

Cette méthode vérifiait à quel point les représentations de différents modèles étaient similaires, en se concentrant sur les structures des arbres syntaxiques. En comparant ces structures arborescentes, nous pouvions évaluer à quel point les modèles capturaient la syntaxe par rapport aux références existantes.

#Résultats

De nos investigations, nous avons trouvé que les modèles de langue parlée comprennent la syntaxe à un degré modéré. Les résultats ont montré que bien que les modèles de langue parlée puissent capturer certaines structures syntaxiques, ils le font avec des limitations par rapport aux modèles basés sur le texte. Les résultats suggèrent qu'une grande partie de la syntaxe codée dans ces modèles linguistiques est liée au sens des mots plutôt que d'être purement structurelle.

Les modèles affûtés ont mieux performé que ceux pré-entraînés en matière de codage syntaxique. Les dernières couches des modèles ont montré une baisse notable de leur capacité à encoder la syntaxe, en particulier parmi les modèles pré-entraînés, tandis que cela était moins prononcé dans les versions affûtées.

Les résultats ont également indiqué que la méthode d'entraînement a un impact significatif sur la façon dont la syntaxe est comprise. Les modèles entraînés avec guidance visuelle ont montré des résultats différents de ceux utilisant uniquement l'auto-supervision, montrant un manque notable de déclin dans la compréhension de la syntaxe dans les dernières couches.

#Conclusion

Dans l'ensemble, notre étude a confirmé que les modèles de langue parlée codent la syntaxe à un niveau modéré. Elle a souligné l'importance de la taille des modèles et des méthodes d'entraînement sur la façon dont la syntaxe est représentée. Bien que cette recherche soit axée sur des ensembles de données en anglais, de futures études pourraient s'étendre à d'autres langues, ce qui fournirait une compréhension plus profonde de la manière dont divers modèles traitent la syntaxe dans différents contextes linguistiques.

Cette recherche contribue à la compréhension de la façon dont les modèles de langue parlée fonctionnent et établit des bases pour de futures enquêtes qui pourraient éclairer davantage leurs capacités et limitations. Ce faisant, elle ouvre de nouvelles voies pour améliorer ces modèles et renforcer notre compréhension de l'apprentissage automatique dans le domaine du traitement du langage.