TACL
#Analysis
#MachineLearning
#NLP
#LanguageModel
#Prompting
#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-07-11 Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts, Nelson F. Liu+, N_A, TACL'24 Summary最近の言語モデルは、長い文脈を入力として受け取ることができますが、その長い文脈をどれだけうまく利用しているかについてはまだよくわかっていません。この研究では、マルチドキュメントの質問応答とキー・バリューの検索という2つのタスクにおいて、言語モデルのパフォーマンスを分析しました。その結果、関連情報が入力文脈の始まりや終わりにある場合、パフォーマンスが最も高くなることがわかりましたが、長い文脈の中で関連情報にアクセスする必要がある場合、パフォーマンスが著しく低下します。さらに、入力文脈が長くなるにつれて、明示的に長い文脈を扱うモデルでもパフォーマンスが大幅に低下します。この分析は、言語モデルが入力文脈をどのように利用しているかをより良く理解するためのものであり、将来の長い文脈モデルのための新しい評価プロトコルを提供します。 Comment元ツイート
https://twitter.com/drjimfan/status/1678460065811136512?s=46&t=5BO_qSlNBSEGSugyUlP5Hw
非常に重要な知見がまとめられている1. モデルはコンテキストのはじめと最後の情報をうまく活用でき、真ん中の情報をうまく活用できない
2. 長いコンテキストのモデルを使っても、コンテキストをより短いコンテキストのモデルよりもうまく考慮できるわけではない
3. モデルのパフォーマンスは、コンテキストが長くなればなるほど悪化する #NeuralNetwork #Survey #EfficiencyImprovement #NLP
Issue Date: 2023-04-25 Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey, Treviso+, TACL'23 SummaryNLPのパフォーマンス向上にはスケールの拡大が重要だが、リソース消費も増加する。限られたリソースで効率的にNLPを実施する方法を統合し、指針を提供。効率的な手法の開発に向けた研究方向を示唆。 Commentパラメータ数でゴリ押すような方法ではなく、"Efficient"に行うための手法をまとめている
#DocumentSummarization
#Tutorial
#NLP
#Dataset
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL'21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション
・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい
◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？
object: Attention Is All You Need
aspect: Multi-Head Attention
◆Aspect Based Summarizationの歴史
・はじめは”feature”という文言で研究され（04年頃？）
・続いてkeywordsという単語で研究され
・その後Aspectという文言で研究されるようになった
・2008年頃にMcDonaldsらがAspect-Based Summarizationを提案した
・2014年以後？とかにNeural Basedな手法が盛んに研究
◆WikiAspデータセットについて
・Wikipediaを使ったAspect-based dataset
・Wikipediaを書かれるのに利用されたsource document（wikipediaにソースとして引用されているもの）に対し、aspectを各節の見出しとみなし、節のテキストを要約文とみなすことで、データセット生成
・他のAspect-basedデータセットと異なり、ソースデータが長く、要約長も5~6倍程度
・ドメイン数が他データセットは5,6程度に対し、20と膨大
◆ベースラインとして2-stageモデルを採用
first-stage: ソーステキストからROBERTaベースドなclassifierを用いて、sentencesから内包するAspectを閾値を用いて決定
それらをgrouped sentencesとする
two-stage: 各aspectごとにまとまったテキスト集合に対して、要約モデルを適用し、要約を実施する
・要約モデルはUnsupervisedな手法であるTextRankと、Supervisedな手法であるBERTベースな手法を採用
・ドメインごとに評価した結果を見ると、BERTが強いドメインがある一方で、TextRankが強いドメインもあった
-> Extractiveな形で要約されているドメインではTextRankが強く、Abstractiveに要約されているドメインではBERTが強い
-> またBERTは比較的短い要約であればTextRankよりもはるかに良いが、長い要約文になるとTextRankとcomprable（あるいはTextRankの方が良い）程度の性能になる
・ROUGE-2の値がsentence-basedなORACLEを見た時に、他データセットと比較して低いので、Abstractiveな手法が必要なデータセット？
（後からのメモなので少しうろ覚えな部分あり）Q. ROUGE-2が30とかって直観的にどのくらいのレベルのものなの？ROUGE-2が30とか40とかは高い
・最先端の要約モデルをニュース記事に適用すると、35~40くらいになる。
・このレベルの数値になると、人間が呼んでも違和感がないレベルの要約となっているQ. 実際に要約文をチェックしてみて、どういう課題を感じるか？
A. Factual Consistencyがすぐに目につく問題で、特にBERTベースな要約文はそう。TextRankはソース文書がノイジーなので、ソース文章を適当に拾ってきただけではFactual Consistencyが良くない（元の文書がかっちりしていない）。流暢性の問題はAbstractiveモデルだと特に問題なくBERT-baseでできる。Aspect-based要約のエラー例としてAspectに則っていないということがある。たとえばオバマの大統領時代の話をきいているのに、幼少時代の話をしているとか。Aspect情報をうまくモデルを扱えていないという点が課題としてある。出典元（リアルタイムに聴講）: 第13回 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, NLPコロキウム
https://youtu.be/3PIJotX6i_w?si=hX5pXwNL-ovkGSF5
Issue Date: 2023-07-11 Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts, Nelson F. Liu+, N_A, TACL'24 Summary最近の言語モデルは、長い文脈を入力として受け取ることができますが、その長い文脈をどれだけうまく利用しているかについてはまだよくわかっていません。この研究では、マルチドキュメントの質問応答とキー・バリューの検索という2つのタスクにおいて、言語モデルのパフォーマンスを分析しました。その結果、関連情報が入力文脈の始まりや終わりにある場合、パフォーマンスが最も高くなることがわかりましたが、長い文脈の中で関連情報にアクセスする必要がある場合、パフォーマンスが著しく低下します。さらに、入力文脈が長くなるにつれて、明示的に長い文脈を扱うモデルでもパフォーマンスが大幅に低下します。この分析は、言語モデルが入力文脈をどのように利用しているかをより良く理解するためのものであり、将来の長い文脈モデルのための新しい評価プロトコルを提供します。 Comment元ツイート
https://twitter.com/drjimfan/status/1678460065811136512?s=46&t=5BO_qSlNBSEGSugyUlP5Hw
非常に重要な知見がまとめられている1. モデルはコンテキストのはじめと最後の情報をうまく活用でき、真ん中の情報をうまく活用できない
2. 長いコンテキストのモデルを使っても、コンテキストをより短いコンテキストのモデルよりもうまく考慮できるわけではない
3. モデルのパフォーマンスは、コンテキストが長くなればなるほど悪化する #NeuralNetwork #Survey #EfficiencyImprovement #NLP
Issue Date: 2023-04-25 Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey, Treviso+, TACL'23 SummaryNLPのパフォーマンス向上にはスケールの拡大が重要だが、リソース消費も増加する。限られたリソースで効率的にNLPを実施する方法を統合し、指針を提供。効率的な手法の開発に向けた研究方向を示唆。 Commentパラメータ数でゴリ押すような方法ではなく、"Efficient"に行うための手法をまとめている
#DocumentSummarization
#Tutorial
#NLP
#Dataset
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL'21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション
・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい
◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？
object: Attention Is All You Need
aspect: Multi-Head Attention
◆Aspect Based Summarizationの歴史
・はじめは”feature”という文言で研究され（04年頃？）
・続いてkeywordsという単語で研究され
・その後Aspectという文言で研究されるようになった
・2008年頃にMcDonaldsらがAspect-Based Summarizationを提案した
・2014年以後？とかにNeural Basedな手法が盛んに研究
◆WikiAspデータセットについて
・Wikipediaを使ったAspect-based dataset
・Wikipediaを書かれるのに利用されたsource document（wikipediaにソースとして引用されているもの）に対し、aspectを各節の見出しとみなし、節のテキストを要約文とみなすことで、データセット生成
・他のAspect-basedデータセットと異なり、ソースデータが長く、要約長も5~6倍程度
・ドメイン数が他データセットは5,6程度に対し、20と膨大
◆ベースラインとして2-stageモデルを採用
first-stage: ソーステキストからROBERTaベースドなclassifierを用いて、sentencesから内包するAspectを閾値を用いて決定
それらをgrouped sentencesとする
two-stage: 各aspectごとにまとまったテキスト集合に対して、要約モデルを適用し、要約を実施する
・要約モデルはUnsupervisedな手法であるTextRankと、Supervisedな手法であるBERTベースな手法を採用
・ドメインごとに評価した結果を見ると、BERTが強いドメインがある一方で、TextRankが強いドメインもあった
-> Extractiveな形で要約されているドメインではTextRankが強く、Abstractiveに要約されているドメインではBERTが強い
-> またBERTは比較的短い要約であればTextRankよりもはるかに良いが、長い要約文になるとTextRankとcomprable（あるいはTextRankの方が良い）程度の性能になる
・ROUGE-2の値がsentence-basedなORACLEを見た時に、他データセットと比較して低いので、Abstractiveな手法が必要なデータセット？
（後からのメモなので少しうろ覚えな部分あり）Q. ROUGE-2が30とかって直観的にどのくらいのレベルのものなの？ROUGE-2が30とか40とかは高い
・最先端の要約モデルをニュース記事に適用すると、35~40くらいになる。
・このレベルの数値になると、人間が呼んでも違和感がないレベルの要約となっているQ. 実際に要約文をチェックしてみて、どういう課題を感じるか？
A. Factual Consistencyがすぐに目につく問題で、特にBERTベースな要約文はそう。TextRankはソース文書がノイジーなので、ソース文章を適当に拾ってきただけではFactual Consistencyが良くない（元の文書がかっちりしていない）。流暢性の問題はAbstractiveモデルだと特に問題なくBERT-baseでできる。Aspect-based要約のエラー例としてAspectに則っていないということがある。たとえばオバマの大統領時代の話をきいているのに、幼少時代の話をしているとか。Aspect情報をうまくモデルを扱えていないという点が課題としてある。出典元（リアルタイムに聴講）: 第13回 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, NLPコロキウム
https://youtu.be/3PIJotX6i_w?si=hX5pXwNL-ovkGSF5
#NeuralNetwork
#NaturalLanguageGeneration
#Pocket
#NLP
Issue Date: 2017-12-31
Generating Sentences by Editing Prototypes, Guu+, TACL'18