ブラジルポルトガル語の言語モデルを評価する

最近の言語技術の努力は、テキストを理解し生成できる高度な言語モデルを構築することに焦点を当ててるんだ。BERTみたいなモデルは、深層学習技術を使って言語を処理・分析してるんだけど、これらのモデルはしばしば説明が難しい方法で動くから、彼らがどのように結論や予測に至るのかがわかりにくいんだ。この透明性の欠如は問題になりうるよ、特にこれらのモデルを特定のタスクに適用したり、異なるモデルを比較しようとするときにね。

この文脈で、ブラジルポルトガル語における言語モデルのパフォーマンスを調べてみたよ。文法や多語表現（MWE）など、言語のさまざまな側面を扱う能力に焦点を当てたんだ。多語表現は、通常の構成ルールに従わないフレーズで、個々の単語を見ただけじゃ意味が簡単に推測できないんだ。例えば、「pão duro」（ケチな人を意味する）は良い例で、その意味は「pão」（パン）や「duro」（硬い）とは直接関係ないんだ。

ブラジルポルトガル語を扱う言語モデルの能力を評価するために、テスト用の特別なデータセットを作成したよ。このデータセットは、MWE用と文法構造用の2つの主要セクションに分かれてるんだ。文法セクションには、動詞の一致、主語の一致、接続詞などの側面に注目した6種類のテストが含まれてる。

#データセットの作成

各タスクのために、単一の欠落単語を含む一連の文をまとめたんだ。文脈も提供して選択肢を絞り込めるようにしてるよ。MWE部分のテストでは、33のイディオムを選び、それぞれの表現のために5つの文脈文を作成したんだ。これでテスト用の文は合計165文になったよ。モデルが関連する文脈を与えられたときに、欠落単語を正しく特定できるかを見るのが目的だったんだ。

文法テストでは、特定の文構造を見て、さまざまな文法ルールをテストするように設計された文を選んだよ。主語を持たない動詞（無人称動詞）や名詞と形容詞が性と数で一致しなければならない方法みたいな一般的な構造を含めたんだ。テストは、モデルが提供された文脈に基づいて欠落単語を埋めなければならないように構成されてる。

#モデルの評価

ブラジルポルトガル語に特化して訓練された2つのBERTのバージョンを含む、いくつかの有名なモデルをテストしたよ。これらのモデルがMWEと文法テストの両方で、欠落単語をどれだけうまく予測できるかを見たかったんだ。

MWEテストでは、大きなモデルが小さいバージョンよりも良い結果を出したけど、どちらも全体のパフォーマンスに比べて多語表現を正確に予測するのは苦労してた。大きなモデルの最良の予測は、トップの選択肢だけで考えると約52%の正確性しかなかったけど、トップ10の推測を考慮するとその正確性は約66%に上がったよ。

文法テストは様々な結果が出た。接続詞を使うような合意が不要なタスクは高い正確性を示したけど、動詞や名詞の合意が必要なタスクはあまり良い結果を出さなかったよ。例えば、無人称動詞のテストではほぼ完璧なパフォーマンスを示した一方で、名詞と形容詞の性と数の一致が必要なタスクでは苦労してた。

#発見と洞察

評価からわかったのは、モデルは多くの分野で一定の能力を示したけど、特に言語構造や合意を理解する必要があるタスクに関して目立った弱点があったことだね。例えば、ある個人代名詞を扱う時や、より複雑な文法構造が関与する時に、モデルはあまり良いパフォーマンスを出せなかったよ。

二つのモデルのパフォーマンスギャップは、大きくて特化したモデルの方がより良く機能する傾向があるけど、小さいモデルにも優れた点はあったよ。結果からは、モデルが間違った答えに対して高い自信を持つ傾向があることもわかって、訓練と評価のプロセスをさらに改善する必要があることを示してるね。

#今後の展望

今後は、言語モデルのテストへのアプローチをさらに洗練させていくつもりだよ。文脈での動詞の使い方や日常会話で見られる一般的なフレーズなど、言語の他の側面を含めてテストを拡大していくつもりだ。トレーニングデータの偏りがモデルのパフォーマンスにどんな影響を与えるかも探りたいと思ってる。

最終的には、言語モデルの評価をより明確にし、ブラジルポルトガル語を正確に処理・生成する能力を向上させることが目標だよ。包括的なデータセットを開発し、標準化された評価手順に従うことで、様々なアプリケーションにおける言語技術の理解と利用を進めることを希望してるんだ。