Masked language models (MLMs) such as BERT and RoBERTa have revolutionized the field of Natural Language Understanding in the past few years. However, existing pre-trained MLMs often output an anisotropic distribution of token representations that occupies a narrow subset of the entire representation space. Such token representations are not ideal, especially for tasks that demand discriminative semantic meanings of distinct tokens. In this work, we propose TaCL (Token-aware Contrastive Learning), a novel continual pre-training approach that encourages BERT to learn an isotropic and discriminative distribution of token representations. TaCL is fully unsupervised and requires no additional data. We extensively test our approach on a wide range of English and Chinese benchmarks. The results show that TaCL brings consistent and notable improvements over the original BERT model. Furthermore, we conduct detailed analysis to reveal the merits and inner-workings of our approach.


翻译:过去几年来,诸如BERT和ROBERTA等蒙面语言模型(MLMs)使自然语言理解领域发生了革命性的变化,但是,经过事先培训的MLMS往往会输出占整个代表空间一小部分的象征性表示物的异种分布。这种象征性表示物并不理想,特别是对于要求不同表示物具有歧视性的语义含义的任务来说更是如此。在这项工作中,我们提议TACL(Token-aware Contractical Learning),这是一种鼓励BERT学习非热带和歧视性象征性表示物分布的新的持续培训前方法。TACL完全不受监督,不需要额外数据。我们广泛测试了我们的方法在广泛的英文和中文基准上。结果显示,TACL对原始的BERT模型带来了一致和显著的改进。此外,我们进行了详细分析,以揭示我们方法的优点和内涵。

1
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
88+阅读 · 2021年6月29日
【MIT】反偏差对比学习,Debiased Contrastive Learning
专知会员服务
90+阅读 · 2020年7月4日
【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
74+阅读 · 2020年4月24日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
5+阅读 · 2020年10月21日
Arxiv
5+阅读 · 2020年10月2日
Arxiv
13+阅读 · 2020年4月12日
Continual Unsupervised Representation Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月31日
VIP会员
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员