Migliorare i modelli NLP per i contenuti generati dagli utenti
Sforzi per migliorare le rappresentazioni delle frasi per gestire meglio il linguaggio informale.
― 6 leggere min
Indice
I modelli NLP possono avere difficoltà con i contenuti generati dagli utenti (UGC) perché spesso usano un linguaggio non standard. L'UGC varia molto e non segue gli standard di scrittura che la maggior parte dei modelli NLP utilizza. Questo articolo parla degli sforzi per migliorare un modello di embedding delle frasi chiamato LASER, rendendolo più resistente a queste variazioni che si trovano nell'UGC.
Contesto
Gli embedding delle frasi sono un modo per convertire le frasi in formati numerici che le macchine possono capire. Questi embedding di solito funzionano bene su testi editati e formali. Tuttavia, il Contenuto Generato dagli Utenti può includere slang, errori di ortografia e linguaggio informale, rendendo difficile per i modelli funzionare in modo accurato.
In questo lavoro, presentiamo un nuovo modello chiamato RoLASER. Questo modello mira a catturare meglio il significato delle frasi non standard addestrandosi per allinearsi strettamente con le frasi standard nello spazio di embedding. L'obiettivo è garantire che le frasi non standard e le loro versioni standard siano rappresentate in modo simile, anche se sembrano diverse.
La Sfida del Contenuto Generato dagli Utenti
Il contenuto generato dagli utenti presenta spesso un'elevata variabilità lessicale. Questo può includere vari errori di ortografia, slang alla moda e altre espressioni informali che si discostano dalla lingua standard. Anche se i modelli NLP tradizionali sono addestrati su testi rifiniti, potrebbero non riconoscere o interpretare queste deviazioni in modo efficace.
Ad esempio, un'espressione informale come "Vado" potrebbe essere difficile per un modello NLP standard, dato che non è come vengono normalmente strutturate le frasi. Varianti come questa possono influenzare significativamente le prestazioni del modello in vari compiti, inclusi traduzione e analisi del sentimento.
Introduzione di RoLASER
RoLASER è progettato per superare questi problemi. Utilizzando un approccio Insegnante-studente, RoLASER impara dagli embedding di frasi esistenti e mira a rendere simili le Rappresentazioni delle frasi standard e dell'UGC. Il modello insegnante è LASER e il modello studente è RoLASER, che è specificamente addestrato per comprendere e processare i contenuti generati dagli utenti.
Il processo di addestramento prevede l’immissione di frasi standard insieme alle loro controparti non standard. Questa configurazione consente a RoLASER di imparare come mappare entrambi i tipi di frasi in uno spazio di embedding simile, colmando efficacemente il divario tra la lingua standard e quella non standard.
Approccio Insegnante-Studente
L'approccio insegnante-studente riguarda l'insegnare al modello studente (RoLASER) a imitare il comportamento del modello insegnante (LASER). In particolare, durante l'addestramento, RoLASER impara a ridurre la distanza tra gli embedding delle frasi standard e le loro versioni non standard.
Questo si ottiene alimentando entrambi i tipi di frasi nel modello durante l'addestramento. L'obiettivo è rendere le due rappresentazioni il più simili possibile, in modo che quando incontra l'UGC in applicazioni reali, il modello possa comunque produrre risultati affidabili.
Sfide dei Dati
Un problema principale nell'addestrare i modelli a gestire l'UGC è la mancanza di dati annotati. Non ci sono molti set di dati esistenti che forniscono frasi standard e UGC parallele, rendendo difficile addestrare i modelli in modo efficace. Per affrontare questo, RoLASER utilizza varie tecniche di Aumento dei Dati per creare più dati di addestramento.
Generando frasi UGC sintetiche da dati standard, RoLASER può allenarsi su un set di dati più ampio. Le trasformazioni applicate alle frasi possono includere cose come l'aggiunta di errori di ortografia comuni, l'uso di parole slang e l'impiego di abbreviazioni tipiche dell'UGC. Questo consente al modello di vedere una gamma di espressioni informali rimanendo comunque ancorato alla lingua standard.
Tipi di Trasformazioni
Ci sono diversi tipi di trasformazioni che possono essere utilizzati per creare frasi simili all'UGC. Alcuni di questi includono:
- Abbreviazioni: Sostituire espressioni standard con le loro forme abbreviate.
- Errori di Ortografia: Introdurre intenzionalmente errori di battitura comuni o termini slang.
- Contrazione ed Espansione: Cambiare frasi come "Io sono" in "Io sono" o viceversa.
- Inserimento di Slang: Sostituire parole standard con le loro controparti slang.
Queste trasformazioni aiutano a simulare le variazioni che si trovano nel vero UGC, permettendo a RoLASER di diventare più robusto ed efficace nel processare il linguaggio informale.
Valutare la Robustezza del Modello
Per valutare quanto bene RoLASER si comporta, lo confrontiamo con il modello LASER originale su vari compiti. Un modo per valutare le prestazioni è misurare quanto vicini siano gli embedding delle frasi UGC alle loro versioni standard. Questo si fa calcolando la distanza coseno media tra gli embedding. Una distanza minore indica che il modello è più efficace nell'allineare l'UGC con le frasi standard.
Oltre alle valutazioni intrinseche, guardiamo anche a quanto bene i modelli si comportano su vari compiti downstream. Questo include classificazione delle frasi, somiglianza semantica e altri benchmark tipici dell'NLP.
Risultati
Quando RoLASER è stato testato, ha mostrato un miglioramento significativo rispetto a LASER nella gestione dell'UGC. I risultati hanno dimostrato che riusciva a allineare le frasi UGC più vicino alle loro controparti standard, migliorando così le prestazioni complessive.
Ad esempio, RoLASER è riuscito a raggiungere distanze coseno molto più basse, segnalando che aveva imparato a rappresentare efficacemente le frasi non standard. Ha anche ottenuto buoni risultati nei compiti downstream, dimostrando di poter gestire sia dati standard che UGC in modo efficiente.
Sfide e Lavori Futuri
Nonostante i progressi fatti con RoLASER, ci sono ancora sfide, soprattutto con i tipi di UGC molto vari. Alcune forme di UGC, come il leet speak o uno slang pesante, possono ancora presentare difficoltà. I lavori futuri mirano ad estendere RoLASER a più lingue e migliorare la sua capacità di elaborare una gamma più ampia di fenomeni UGC.
Inoltre, l'ambiguità presentata da alcune parole non standard potrebbe portare a interpretazioni errate. Esplorare il contesto in cui queste parole vengono utilizzate potrebbe fornire una soluzione. Tuttavia, questo è un'area di ulteriore ricerca e non è il focus principale degli sforzi attuali.
Conclusione
Il lavoro fatto su RoLASER segna un passo avanti nel rendere i modelli NLP più resilienti alle sfide presentate dai contenuti generati dagli utenti. Utilizzando un metodo di addestramento insegnante-studente e concentrandosi sulla riduzione della distanza tra gli embedding delle frasi standard e dell'UGC, RoLASER ha dimostrato un miglioramento delle prestazioni nella comprensione del linguaggio informale.
Con l'evoluzione continua del mondo digitale, approcci come RoLASER saranno fondamentali per garantire che i modelli linguistici possano tenere il passo con i rapidi cambiamenti e le variazioni che si trovano nei contenuti generati dagli utenti.
Titolo: Making Sentence Embeddings Robust to User-Generated Content
Estratto: NLP models have been known to perform poorly on user-generated content (UGC), mainly because it presents a lot of lexical variations and deviates from the standard texts on which most of these models were trained. In this work, we focus on the robustness of LASER, a sentence embedding model, to UGC data. We evaluate this robustness by LASER's ability to represent non-standard sentences and their standard counterparts close to each other in the embedding space. Inspired by previous works extending LASER to other languages and modalities, we propose RoLASER, a robust English encoder trained using a teacher-student approach to reduce the distances between the representations of standard and UGC sentences. We show that with training only on standard and synthetic UGC-like data, RoLASER significantly improves LASER's robustness to both natural and artificial UGC data by achieving up to 2x and 11x better scores. We also perform a fine-grained analysis on artificial UGC data and find that our model greatly outperforms LASER on its most challenging UGC phenomena such as keyboard typos and social media abbreviations. Evaluation on downstream tasks shows that RoLASER performs comparably to or better than LASER on standard data, while consistently outperforming it on UGC data.
Autori: Lydia Nishimwe, Benoît Sagot, Rachel Bawden
Ultimo aggiornamento: 2024-03-25 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2403.17220
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.17220
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://github.com/lydianish/RoLASER
- https://github.com/GEM-benchmark/NL-Augmenter
- https://en.wikipedia.org/wiki/Leet
- https://huggingface.co/datasets/oscar/viewer/unshuffled_deduplicated_en
- https://huggingface.co/google-bert/bert-base-cased
- https://github.com/facebookresearch/LASER
- https://huggingface.co/FacebookAI/roberta-base
- https://huggingface.co/helboukkouri/character-bert
- https://doi.org/10.18653/v1/P19-1309
- https://doi.org/10.1162/tacl_a_00288
- https://openreview.net/forum?id=BJ8vJebC-
- https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-short.10
- https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-main.311
- https://aclanthology.org/2020.lrec-1.773
- https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423
- https://arxiv.org/abs/2112.02721
- https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.391
- https://aclanthology.org/N13-1037
- https://doi.org/10.18653/v1/2020.coling-main.609
- https://doi.org/10.18653/v1/2021.findings-emnlp.153
- https://aclanthology.org/2022.findings-emnlp.154
- https://arxiv.org/abs/1503.02531
- https://doi.org/10.18653/v1/D19-5506
- https://doi.org/10.18653/v1/D18-2012
- https://doi.org/10.18653/v1/2020.wnut-1.3
- https://arxiv.org/abs/2008.08567
- https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-acl.194
- https://arxiv.org/abs/1907.11692
- https://doi.org/10.18653/v1/2023.eacl-main.138
- https://doi.org/10.18653/v1/D19-5536
- https://doi.org/10.18653/v1/N19-4009
- https://doi.org/10.18653/v1/2020.coling-main.583
- https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-main.365
- https://doi.org/10.18653/v1/2021.wnut-1.47
- https://aclanthology.org/2021.wnut-1.22
- https://doi.org/10.18653/v1/2021.wnut-1.23
- https://doi.org/10.18653/v1/2021.wnut-1.54
- https://aclanthology.org/2020.lrec-1.645
- https://doi.org/10.1109/78.650093
- https://aclanthology.org/C12-1149
- https://doi.org/10.18653/v1/2023.eacl-main.108
- https://aclanthology.org/2022.aacl-main.30
- https://openreview.net/forum?id=JtBRnrlOEFN
- https://doi.org/10.18653/v1/D19-5515
- https://aclanthology.org/L18-1109
- https://arxiv.org/abs/1706.03762
- https://doi.org/10.48550/ARXIV.2212.03533
- https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-long.393
- https://doi.org/10.18653/v1/2023.wmt-1.21
- https://doi.org/10.18653/v1/D18-1050
- https://doi.org/10.18653/v1/2023.eacl-main.148
- https://doi.org/10.14618/ids-pub-9021
- https://aclanthology.org/W19-6101
- https://aclanthology.org/2021.wnut-1.55.pdf