Char2subword: تمديد مساحة تضمين الكلمات الفرعية باستخدام تكوين طابع قوي

بايت زوج ترميز (BPE) هي خوارزمية في كل مكان في عملية تكييف الكلمات الفرعية لنماذج اللغة لأنها توفر فوائد متعددة. ومع ذلك، فإن هذه العملية تستند فقط إلى إحصاءات بيانات ما قبل التدريب، مما يجعل من الصعب على الممتلزمية أن تتعامل مع هجاء نادرة. من ناحية أخرى، على الرغم من أن طراز أخطاء إملائي، إلا أن نماذج على مستوى الطابع النقي غالبا ما تؤدي إلى تسلسل طويل غير معقول وجعل الأمر أكثر صعوبة في تعلم النموذج كلمات ذات معنى. لتخفيف هذه التحديات، نقترح وحدة الكلمات الفرعية القائمة على الطابع (Char2Subword) التي تتعلم جدول تضمين الكلمات الفرعية في النماذج المدربة مسبقا مثل Bert. تقوم وحدة char2subword الخاصة بنا بإنشاء تمثيلات من الشخصيات من المفردات الفرعية، ويمكن استخدامها كإستبدال قطرة من جدول تضمين الكلمات الفرعية. الوحدة النمطية قوية لتعديلات مستوى الأحرف مثل أخطاء إملائي، انعطاف Word، غلاف، علامات الترقيم. نحن ندمجها أكثر مع بيرت من خلال التدريب المسبق مع الحفاظ على معلمات محول بيرت الثابتة - وبالتالي توفير طريقة عملية. أخيرا، نوضح أن دمج الوحدة النمطية الخاصة بنا إلى mbert يحسن بشكل كبير الأداء في معيار التقرير اللغوي لوسائل الإعلام الاجتماعية (LINCE).

Byte-pair encoding (BPE) is a ubiquitous algorithm in the subword tokenization process of language models as it provides multiple benefits. However, this process is solely based on pre-training data statistics, making it hard for the tokenizer to handle infrequent spellings. On the other hand, though robust to misspellings, pure character-level models often lead to unreasonably long sequences and make it harder for the model to learn meaningful words. To alleviate these challenges, we propose a character-based subword module (char2subword) that learns the subword embedding table in pre-trained models like BERT. Our char2subword module builds representations from characters out of the subword vocabulary, and it can be used as a drop-in replacement of the subword embedding table. The module is robust to character-level alterations such as misspellings, word inflection, casing, and punctuation. We integrate it further with BERT through pre-training while keeping BERT transformer parameters fixed--and thus, providing a practical method. Finally, we show that incorporating our module to mBERT significantly improves the performance on the social media linguistic code-switching evaluation (LinCE) benchmark.