【お知らせ】プログラミング記事の投稿はQiitaに移行しました。

AIで論文を読む: BERT rediscovers the classical NLP pipeline

AI 要約

BERT の解釈可能性に関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。

【注意】AI の説明には誤りが含まれる可能性があり、正確さは保証できません。詳細は原論文を確認してください。

目次

Abstract

事前学習済みのテキストエンコーダは、多くの自然言語処理タスクにおいて急速に最先端技術を進歩させてきた。我々は、そのようなモデルの一つであるBERTに焦点を当て、ネットワーク内のどこに言語情報が捉えられているかを定量化することを目的とする。我々は、モデルが従来の自然言語処理パイプラインのステップを解釈可能かつ局所化可能な方法で表現しており、各ステップを担当する領域が、予想される順序（品詞タグ付け、構文解析、固有表現抽出、意味役割、そして共参照）で現れることを発見した。定性的な分析により、モデルがこのパイプラインを動的に調整し、高レベルの表現からの曖昧さを解消する情報に基づいて、低レベルの決定を修正することができ、またしばしばそうすることが明らかになった。

概要

本論文では、BERTモデルが伝統的なNLPパイプラインの各ステップを解釈可能かつ局所化可能な方法で表現し、下位層から上位層へとPOSタギング、構文解析、固有表現抽出、意味役割付与、共参照解析の順で情報をエンコードすることを示す。

問題意識

本論文は、事前学習されたテキストエンコーダモデル（特にBERT）が、自然言語処理（NLP）の伝統的なパイプラインの各段階（品詞タグ付け、構文解析、固有表現抽出、意味役割付与、共参照解析）をどのように表現しているかを定量的に分析し、モデルが言語情報をどのように捉えているかを明らかにしようとしている。また、モデルがこれらの段階を固定的な順序で処理するのではなく、必要に応じて動的に調整し、高レベルの情報に基づいて低レベルの決定を修正する能力も調査している。

手法

本論文では、BERTモデルの内部構造を分析し、言語情報がどのように符号化されているかを定量化する手法を提案する。具体的には、従来の自然言語処理パイプラインから派生したプロービングタスクを用いて、BERTの各層がどのような言語情報を捉えているかを調べる。また、スカラー混合重みと累積スコアリングという2つの指標を用いて、モデルのどの層が特定のタスクに関連する情報を多く含んでいるかを評価する。さらに、個々の文に対するBERTの処理を層ごとに分析し、モデルが文脈に応じて動的に判断を修正する様子を観察する。

新規性

本論文の新規性は、以下の3点にまとめられる。

  1. BERTモデルにおける言語情報処理の段階的構造の解明: 本研究では、BERTモデルが、従来の自然言語処理パイプライン（POSタグ付け、構文解析、固有表現抽出、意味役割付与、共参照解析）の各段階を、解釈可能かつ局所的に表現していることを明らかにした。さらに、これらの段階が、期待される順序で出現することを示した。

  2. BERTモデルにおける動的なパイプライン調整の発見: 論文では、BERTモデルが、文脈に応じてパイプラインを動的に調整できることを明らかにした。つまり、下位レベルの決定を、上位レベルの表現から得られる曖昧さ解消情報に基づいて修正することが可能である。

  3. 定量的な評価指標の導入: 本研究では、BERTモデルの層ごとの情報を定量的に評価するための2つの指標を導入した。具体的には、スカラー混合重み（どの層がタスクに最も関連するかを示す）と、累積スコアリング（層を追加するごとにタスクのスコアがどれだけ向上するかを示す）である。これらの指標を用いることで、モデル内部で何が起こっているかをより詳細に分析することを可能にした。

これらの新規性により、本論文は、BERTのような深層言語モデルが、従来の自然言語処理の抽象概念をどのように学習し、利用しているのかについての理解を深める上で重要な貢献をしている。

章構成

  • 1 Introduction
  • 2 Model
  • 3 Metrics
    • 3.1 Scalar Mixing Weights
    • 3.2 Cumulative Scoring
  • 4 Results
    • 4.1 Per-Example Analysis
  • 5 Conclusion
  • Acknowledgments
  • References
  • A Appendix
    • A.1 Comparison of Encoders
    • A.2 Additional Examples

1 Introduction

事前学習されたテキストエンコーダは、多くの自然言語処理タスクにおいて急速に最先端技術を進歩させている。本研究では、そのようなモデルの一つであるBERTに焦点を当て、ネットワーク内のどこに言語情報が捕捉されているかを定量化することを目的とする。その結果、モデルは従来の自然言語処理パイプラインのステップを解釈可能かつ局所化可能な方法で表現しており、各ステップを担当する領域は、品詞タグ付け、構文解析、固有表現抽出、意味役割、そして共参照という期待される順序で現れることがわかった。質的分析により、モデルはしばしばこのパイプラインを動的に調整し、高レベルの表現からの曖昧さを解消する情報に基づいて、低レベルの決定を修正できることが明らかになった。

2 Model

本論文では、Tenneyら(2019)の「edge probing」の手法に基づき実験を行う。この手法は、事前学習済みエンコーダから言語構造に関する情報をどの程度抽出できるかを測定することを目的とする。edge probingは、構造予測タスクを共通の形式に分解する。この形式では、プロービング分類器がスパン$s_1 = [i_1, j_1)$と（オプションで）$s_2 = [i_2, j_2)$を受け取り、構成要素や関係の種類などのラベルを予測する必要がある。プロービング分類器は、対象スパン内のトークンごとの文脈ベクトルにのみアクセスできるため、これらのスパン間の関係や文中の役割に関する情報をエンコーダに依存する必要がある。

本論文では、edge probingスイートから8つのラベリングタスクを使用する。これらのタスクは、品詞（POS）、構成要素（Consts.）、依存関係（Deps.）、エンティティ、意味役割ラベリング（SRL）、共参照（Coref.）、意味プロトロール（SPR）、および関係分類（SemEval）である。これらのタスクは、標準的なベンチマークデータセットから派生しており、タスク間の比較を容易にするために、共通の指標であるマイクロ平均F1スコアで評価される。

本論文では、多くのタスクで最先端の性能を示しているBERTモデルに焦点を当てる。BERTモデルは、Transformerアーキテクチャを採用しており、これは最近の多くのモデルの典型である。本論文では、33億語の英語コーパスで、マスクされた言語モデリングと次文予測というマルチタスク目的で学習された、ストックのBERTモデル（baseおよびlarge、uncased）に焦点を当てる。

事前学習の結果としてネットワークがどのように言語を表現するかを理解するために、Tenneyら(2019)に従い、エンコーダの重みをフリーズする。これにより、エンコーダがプロービングタスクに合わせて内部表現を再構成することを防ぐ。入力トークン$T = [t_0, t_1, ..., t_n]$が与えられると、深層エンコーダはレイヤーアクティベーションのセット$H^{(0)}, H^{(1)}, ..., H^{(L)}$を生成する。ここで、$H^{(l)} = [h_0^{(l)}, h_1^{(l)}, ..., h_n^{(l)}]$は、$l$番目のエンコーダレイヤーのアクティベーションベクトルであり、$H^{(0)}$は非文脈的な単語（ピース）埋め込みに対応する。レイヤー間で重み付き和（§3.1）を使用して、これらを単一のトークンごとの表現ベクトル$H = [h_0, h_1, ..., h_n]$にプールし、各タスクに対して、Tenneyら(2019)のアーキテクチャと手順を使用して、プロービング分類器$P_T$を学習する。

3 Metrics

この論文では、2つの補完的なメトリクスを定義する。1つ目は、スカラー混合重み（§3.1）であり、BERTモデル全体にアクセスできる場合に、どの層の組み合わせが最も関連性が高いかを示す。2つ目は、累積スコア（§3.2）であり、各層を導入することでプロービングタスクのスコアがどれだけ向上するかを示す。これらのメトリクスは、モデル内部で何が起こっているかについての補完的な視点を提供する。混合重みはトレーニングデータのみから学習され、プロービングモデルが最も有用と判断した層を示す。対照的に、累積スコアは評価セットから完全に導出され、正しい予測に必要な層の数を示す。

3.1 スカラー混合重み

層をプールするために、ELMoモデルで導入されたスカラー混合手法を使用する。各タスクに対して、スカラーパラメータ $\gamma^l$ および $a^{(l)}$ を導入し、次のように定義する。

\qquad h_{i, \tau} = \gamma_{\tau} \sum_{l=0}^{L} s^{(l)} h_i^{(l)}

ここで、$s = \text{softmax}(a)$ である。これらの重みは、プロービング分類器 $P_{\tau}$ とともに共同で学習され、多数の層から情報を抽出できるようにする。プロービングモデルのトレーニング後、学習された係数を抽出し、特定のタスクに対する異なる層の貢献度を推定する。高い重みは、対応する層がその特定のタスクに関連するより多くの情報を含んでいる証拠として解釈する。

3.2 累積スコア

エンコーダのどの層で、ターゲット（$s_1$, $s_2$, label）が正しく予測できるかを推定したい。混合重みはパラメータとして学習されるため、データ分布に対応しないため、これを直接示すことはできない。また、単一の層でのナイーブな分類器も、特定のスパンに関する情報が複数の層に分散している可能性があり、エンコーダが上位層で情報を破棄する可能性があるため、これも示すことはできない。

この問題に対処するため、スカラー混合（式1）を使用して、層 $l$ とそれまでのすべての層にアクセスする一連の分類器 $\{P^{(l)}\}$ をトレーニングする。$P^{(0)}$ は、単語（ピース）埋め込みのバッグのみを使用する非文脈的なベースラインに対応し、$P^{(L)} = P_\tau$ はBERTモデルのすべての層をプロービングすることに対応する。

これらの分類器は累積的であり、$P^{(l+1)}$ はパラメータ数がほぼ同じであるが、$P^{(l)}$ よりも厳密に多くの情報にアクセスできる。直感的に、パフォーマンス（F1スコア）は、層が追加されるにつれて一般的に向上する。次に、追加のエンコーダ層 $l$ を観察した場合にプロービングタスクでどれだけ改善されるかを測定する微分スコア $\Delta^{(l)}$ を計算できる。

\qquad \Delta^{(l)} = \text{Score}(P^{(l)}) - \text{Score}(P^{(l-1)})

4 Results

4.1 事例ごとの分析

本研究では、BERTネットワークの層をまたいで、個々の文の構造に関する信念がどのように発展するかを質的に調査した。OntoNotes開発セットには、POS、構成要素、エンティティ、SRL、および共参照の5つのプロービングタスクのアノテーションが含まれている。各タスクの層ごとの分類器 $P^{(l)}$ の予測をコンパイルした。多くのアノテーションは興味深いものではないため（例えば、品詞タグの89%は層0で正解する）、視覚化するために曖昧な文を特定するヒューリスティックを使用した。図3に2つの例を示す。

図3に示すように、パイプラインの順序は平均的には保持されるものの（図2）、個々の例ではモデルは異なる順序を選択することがよくある。最初の例では、モデルは当初「トロント」を都市として（GPE）タグ付けするが、「トロント」が「喫煙された」（ARG1）ものであると意味役割を解決した後、エンティティの種類の決定をORG（スポーツチーム）に変更する。2番目の例では、モデルは当初「今日」を普通名詞、日付、時間修飾子（ARGM-TMP）としてタグ付けするが、このフレーズは曖昧であり、後に「今日の中国」を固有名詞（テレビネットワーク）として再解釈し、エンティティタイプ（ORG）に関する信念を更新し、続いて意味役割（エージェントARGO）を再解釈する。

5 Conclusion

本研究では、エッジプロービングタスクスイートを用いて、BERTネットワークの異なる層が文中の構文構造と意味構造をどのように解決するかを調査した。2つの補完的な測定基準、すなわち、学習コーパスから学習されたスカラー混合重みと、評価セットで測定された累積スコアリングを提示し、一貫した順序が現れることを示した。この伝統的なパイプラインの順序は全体としては保持されるが、個々の例では、ネットワークが述語-引数の関係のような高レベルの情報を用いて、品詞のような低レベルの決定を曖昧にするのに役立て、順序を無視して解決できることが示された。これは、深層言語モデルが、言語処理に必要とされてきた伝統的な構文と意味の抽象化を表現できるだけでなく、階層的な情報の異なるレベル間の複雑な相互作用をモデル化できるという、新たな証拠を提供する。

Acknowledgments

本研究は、Kenton Lee、Emily Pitler、Jon Clarkからの有益なコメントとフィードバック、そしてGoogle AI Languageチームの多くの生産的な議論に感謝する。

References

以下に、論文の参考文献セクションを日本語で要約します。

この論文では、自然言語処理（NLP）における深層学習モデルの内部構造を分析し、言語情報がどのように表現されているかを調査しています。参考文献には、以下のような主要な研究分野が含まれています。

  1. 深層学習モデルの内部表現分析:

    • 深層学習モデルがどのように言語情報をエンコードしているかを分析する研究 (Belinkov, 2018)。
    • RNNが階層的な構文構造をどのようにエンコードするかを調査する研究 (Blevins et al., 2018)。
    • 文埋め込みが言語特性をどのように捉えるかを調べる研究 (Conneau et al., 2018)。
    • 文脈化された単語埋め込みの構造と表現を分析する研究 (Peters et al., 2018b)。
    • 文脈化された単語表現における文構造のプロービングに関する研究 (Tenney et al., 2019)。

  2. 事前学習済み言語モデル:

    • BERTモデルの提案と、言語理解におけるその応用に関する研究 (Devlin et al., 2019)。
    • ELMoモデルの提案と、文脈化された単語表現に関する研究 (Peters et al., 2018a)。
    • GPTモデルの提案と、生成的な事前学習による言語理解の向上に関する研究 (Radford et al., 2018)。
    • 言語モデルが教師なしマルチタスク学習者として機能することを示す研究 (Radford et al., 2019)。
    • マルチタスク深層ニューラルネットワークの自然言語理解への応用に関する研究 (Liu et al., 2019)。

  3. 自然言語処理のタスクとデータセット:

    • 分散表現の単語とフレーズの構成性に関する研究 (Mikolov et al., 2013)。
    • Stanford CoreNLPツールキットに関する研究 (Manning et al., 2014)。
    • ターゲットを絞った構文評価に関する研究 (Marvin and Linzen, 2018)。
    • 意味的プロトロールに関する研究 (Reisinger et al., 2015; Teichert et al., 2017)。
    • 英語の依存構造コーパスに関する研究 (Silveira et al., 2014)。
    • 意味関係の多方向分類に関する研究 (Hendrickx et al., 2009)。
    • 多様な自然言語推論問題の収集に関する研究 (Poliak et al., 2018)。
    • OntoNotes 5.0データセットに関する研究 (Weischedel et al., 2013)。

  4. その他:

    • 注意機構に関する研究 (Vaswani et al., 2017)。
    • 文字列ベースのニューラル機械翻訳がソース構文を学習するかどうかを調査する研究 (Shi et al., 2016)。

これらの参考文献は、深層学習モデルが言語をどのように理解し、表現するかについての理解を深めるための重要な基盤となっています。この論文は、これらの研究を基に、BERTモデルの内部構造を詳細に分析し、言語情報がモデルのどの層でどのように処理されるかを明らかにしようとしています。

A Appendix

A.1 エンコーダの比較

本論文の主要な結果であるBERT-largeモデルのメトリクス（図1および図2）を再現し、BERT-baseモデルについても同様のプロットを示す。特定のタスクにおいて最も重要な層は、24層のBERT-largeと12層のBERT-baseモデルの両方でほぼ同じ相対的な位置に現れ、タスクは一般的に同じ順序で現れることが観察される。

さらに、図A.1にELMoエンコーダ（Peters et al., 2018a）のスカラ混合重みを示す。これは、単語ごとの文字CNNの上に2つのLSTM層で構成されている。すべてのタスクにおいて、最初のLSTM層（layer 1）が最も情報量が多いことが観察され、これはPeters et al.（2018a）の図2の観察結果と一致する。BERTと同様に、関係およびSPRタスクでは重みが弱く集中していることが観察される。ただし、BERTとは異なり、コアファレンスタスクでは重みの集中が弱いことが観察され、これはELMoがコアファレンスに対して弱い特徴しか示さないというTenney et al.（2019）の発見と一致する。

A.2 追加の例

図3の形式で追加の例を提供し、BERT-baseモデルの層における逐次的な決定を説明する。