- Post-hoc Interpretability for Neural NLP: A Survey [11.8]
本稿では,解釈可能性法がどのように説明を伝達するかを分類する。 この調査は、モデル学習後に説明を提供するポストホック手法に焦点を当てている。 このクラスのメソッドに共通する関心事は、モデルが正確に反映されているかどうかである。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Aug 2021 18:00:14 GMT)- 自然言語処理を対象にした説明性、解釈性を実現する手法のサーベイ。モチベーション、評価方法、手法の概要説明と非常に多くの手法を紹介している。この分野を振り返るうえで貴重な資料。
タグ: 自然言語処理
ニューラル機械翻訳システムを中間に組み込んだNLUモデル
- Modelling Latent Translations for Cross-Lingual Transfer [47.6]
従来のパイプラインの2つのステップ(翻訳と分類)を1つのモデルに統合する新しい手法を提案する。 我々は,多言語NLUタスクにおける新しい潜時翻訳モデルの評価を行った。 ゼロショットと数ショットの学習設定の両方で、平均2.7の精度ポイントのゲインを報告します。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 17:11:27 GMT)- NLU （Natural Language Understanding）タスクを解く際にニューラル機械翻訳を組み込むことでマルチリンガル性を得るモデルの提案。この手のタスクでは（大規模事前学習を行った）マルチリンガルモデルの採用が多いが機械翻訳の組み込みは妥当で効果的な構造のように思える。実際、マルチリンガルなタスクにおけるzero-shot、few-shotの結果も良い。
- 論文中でMarianのJAに関する精度が著しく悪いのはHelsinki-NLP/Opus-MTの日本語関連のモデルのデータ量が足りていないためと思われる。（FuguMTを作った理由の一つでもある。）
FLEX(Few-shot Language Evaluation across (X) many transfer types) & FewCLUE(Few-shotなChinese Language Understanding Evaluation Benchmark) : NLPのFew-shotベンチマーク
両報告ともFew-shotに着目したベンチマーク。1つは中国語版であり（ERNIE 3.0でも明らかだが）中国で自然言語処理の研究が盛んなことがわかる。
JGLUE構築中とのことで日本の研究動向にも注目したい。
- FLEX: Unifying Evaluation for Few-Shot NLP [17.4]
我々はデシデラタを理想的な数ショットのNLPベンチマークとして定式化する。 最初のベンチマーク、公開リーダボード、フレームワークであるFLEXを紹介します。 また、Fewショット学習のためのシンプルだが強力なプロンプトベースモデルであるUniFewも紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:37:06 GMT)
- FewCLUE: A Chinese Few-shot Learning Evaluation Benchmark [8.2]
この研究は、中国初の総合的な少ないサンプルでの評価ベンチマークである中国語 Few-shot Learning Evaluation Benchmark (FewCLUE) を紹介する。 1つのタスクに最大2万のサンプルを追加するラベルなしのトレーニングが提供され、ラベルなしのサンプルを使用する方法を改善することができる。 次に、最先端のFewショット学習手法を実装し、その性能をFewCLUEベンチマークの微調整およびゼロショット学習方式と比較する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 15 Jul 2021 17:51:25 GMT)
VidLanKD（Video-Language Knowledge Distillation method）:動画-テキストデータを用いた事前学習
- VidLanKD: Improving Language Understanding via Video-Distilled Knowledge Transfer [76.4]
言語理解を改善するためのビデオ言語知識蒸留法VidLanKDを提案する。 我々は、ビデオテキストデータセット上でマルチモーダル教師モデルを訓練し、その知識をテキストデータセットを用いて学生言語モデルに伝達する。 我々の実験では、VidLanKDはテキストのみの言語モデルや発声モデルよりも一貫した改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:41:32 GMT)- ビデオテキストデータセットでまずマルチモーダルモデルを構築、蒸留の枠組みで言語モデル構築に利用する研究。SQuAD等のデータセットで効果を確認したとのこと。画像とテキストの融合が、テキストオンリーのタスクにも有効というのが興味深い。
Long-Short Transformer: 言語・画像ともに有効なアテンション機構
- Long-Short Transformer: Efficient Transformers for Language and Vision [97.3]
Long-Short Transformer, Transformer-LSは、言語タスクと視覚タスクの両方に線形な複雑さを持つ長いシーケンスをモデリングするための効率的な自己アテンション機構である。 遠距離相関をモデル化するためのダイナミックプロジェクションと、局所相関を微細に捉えるための短期的注意を組み込んだ、新しい長距離の注意を集約する。 提案手法は,Long Range Arenaベンチマーク,自動回帰言語モデリング,イメージネット分類など,言語と視覚領域の複数のタスクにおける最先端モデルよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jul 2021 18:00:14 GMT)- long rangeな相関、局所的な特徴の組み合わせによって性能を向上させたtransformer。言語（LRA benchmark）ではReformer, Linformer, Performer, Nyströmformerなど効率性を狙ったtransformer型モデルより高性能、言語モデル構築ではメモリ使用量が少なく高速に学習でき優れた性能。画像（imagenet）ではCvTやViLよりも本件機構を組み込んだものの方が高性能とのこと。
- The models and source code will be released soon.とのことでコード等も公開されるよう。
X-FACT: マルチリンガルなファクトチェッキング用データセット
- X-FACT: A New Benchmark Dataset for Multilingual Fact Checking [21.3]
本稿では,X-FACTについて紹介する。X-FACTは,自然に存在する実世界のクレームの事実検証のための,多言語データセットとして最大である。 データセットには25の言語で短いステートメントが含まれており、専門家のファクトチェッカーによって正確性を示すラベルが付けられている。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:09:54 GMT)- ファクトチェッキングのためのデータセット。データ数は31,189とこの手のデータにしては大きい。言語を超えてのファクトチェックは実用上とても重要である。残念ながらデータセットに日本語は含まれていないよう。
- データやコードはhttps://github.com/utahnlp/x-factで参照可能
Decomposed attentionを使ったマルチリンガル表現
- Learning Multilingual Representation for Natural Language Understanding with Enhanced Cross-Lingual Supervision [42.7]
本稿では,MA(Mixed Attention)の代替として,DA(Decomposed attention)というネットワークを提案する。 DAは言語内注意(IA)と言語間注意(CA)から構成されており、それぞれ言語内および言語間監督をモデル化している。 様々な言語間自然言語理解タスクの実験により、提案したアーキテクチャと学習戦略がモデルの言語間移動性を大幅に改善することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:12:13 GMT)- mBERTのようなマルチリンガルモデルによってゼロショットで他言語に対応可能なモデルを構築できることが知られている。バイリンガルな言語間コーパス（翻訳文によるコーパス）の情報を活用してより良い事前学習モデルを作ったという報告。
レイアウト構造を利用した自然言語処理
- Incorporating Visual Layout Structures for Scientific Text Classification [31.2]
本研究では,VILA(Visual LAyout Structure)の新たな手法として,ページテキストをテキスト行やテキストブロックにグループ化する手法を言語モデルに導入する。 モデル入力にレイアウト構造の境界を示す特別なトークンを追加するI-VILAアプローチは、トークン分類タスクにおいて+14.5 F1のスコア改善をもたらす可能性があることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Tue, 1 Jun 2021 17:59:00 GMT)- レイアウト情報は重要な情報源であり、うまく活用できた時の効果は大きいと思う。
- データセットとコードはhttps://github.com/allenai/VILAで公開予定とのこと。
検知しにくい自然言語処理モデル（BERTなど）のバックドア
- Hidden Killer: Invisible Textual Backdoor Attacks with Syntactic Trigger [48.6]
本稿では,テキストバックドア攻撃の引き金として構文構造を用いることを提案する。 我々は、トリガーベースアタック法が同等のアタック性能を達成できることを示すため、広範囲な実験を行った。 また,本研究の結果から,テキストバックドア攻撃の重篤さと有害性も明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 26 May 2021 08:54:19 GMT)- 単純なテキストではなく構文構造をトリガーとするバックドアを作れることを示した論文。検知・防御は非常に困難であり攻撃手法としてとても有効。
- https://github.com/thunlp/hiddenkiller ソースコード等も公開予定とのこと（現状ではまだ未公開）
GLUEの韓国語版
- KLUE: Korean Language Understanding Evaluation [43.9]
韓国語理解評価(KLUE)ベンチマークを紹介する。 KLUEは、韓国の8つの自然言語理解(NLU)タスクのコレクションである。 著作権を尊重しながら、さまざまなソースコーパスから、すべてのタスクをゼロから構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 05:54:22 GMT)- GLUEの韓国語版。XTREMEとか多言語ベンチマークで代替できる可能性はあるとはいえ、英語以外の各国語版ベンチマークの重要性は変わっていないと思う。
- 日本語版も欲しい（作れという話もあるが）