AkihikoWatanabe
commented
2 weeks ago BERT is a recent language representation model that has surprisingly performed well in diverse language understanding benchmarks. This result indicates the possibility that BERT networks capture structural information about language. In this work, we provide novel support for this claim by performing a series of experiments to unpack the elements of English language structure learned by BERT. Our findings are fourfold. BERT’s phrasal representation captures the phrase-level information in the lower layers. The intermediate layers of BERT compose a rich hierarchy of linguistic information, starting with surface features at the bottom, syntactic features in the middle followed by semantic features at the top. BERT requires deeper layers while tracking subject-verb agreement to handle long-term dependency problem. Finally, the compositional scheme underlying BERT mimics classical, tree-like structures.
Translation (by gpt-4o-mini)
- BERTは最近の言語表現モデルであり、多様な言語理解ベンチマークで驚くべき成果を上げている。この結果は、BERTネットワークが言語に関する構造的情報を捉えている可能性を示唆している。本研究では、BERTが学習した英語の言語構造の要素を解明する一連の実験を行い、この主張に対する新たな支持を提供する。我々の発見は四つある。第一に、BERTのフレーズ表現は、下層においてフレーズレベルの情報を捉えている。第二に、BERTの中間層は、下部の表層特徴から始まり、中間の構文的特徴、そして上部の意味的特徴へと続く豊かな言語情報の階層を構成している。第三に、BERTは長期依存性の問題に対処するために、主語と動詞の一致を追跡する際により深い層を必要とする。最後に、BERTの基盤となる構成スキームは、古典的な木構造に似ている。
Summary (by gpt-4o-mini)
- BERTは言語理解において優れた成果を上げており、本研究ではその言語構造の要素を解明する実験を行った。主な発見は、フレーズ表現がフレーズレベルの情報を捉え、中間層が構文的および意味的特徴の階層を形成し、長期依存性の問題に対処するために深い層が必要であること、さらにBERTの構成が古典的な木構造に類似していることを示している。
https://aclanthology.org/P19-1356/