سلوك نماذج اللغة المدربة مسبقا مسبقا باستخدام مثال المهام التحقيق

تحدث نماذج اللغات القائمة على المحولات الحديثة ثورة في NLP. ومع ذلك، كانت الدراسات الحالية في النمذجة اللغوية مع بيرت تقتصر في الغالب على المواد باللغة الإنجليزية ولا تدفع اهتماما كافيا لمعرفة اللغة الضمنية باللغة، مثل الأدوار الدلالية والتفترض واللبن، والتي يمكن الحصول عليها من قبل النموذج أثناء التدريب. وبالتالي، فإن الهدف من هذه الدراسة هو فحص السلوك لنموذج الموديل في مهمة النمذجة اللغوية الملثمين ولتقديم التفسير اللغوي إلى الآثار والأخطاء غير المتوقعة التي ينتجها النموذج. لهذا الغرض، استخدمنا مجموعة بيانات جديدة باللغة الروسية بناء على النصوص التعليمية للمتعلمين باللغة الروسية والمصفحة بمساعدة الشقوق الوطنية للغة الروسية. من حيث مقاييس الجودة (نسبة الكلمات، ذات الصلة دلالة الكلمة المستهدفة)، يتم التعرف على بيرت متعددة اللغات كأفضل نموذج. بشكل عام، كل طراز لديه نقاط قوة متميزة فيما يتعلق بظاهرة لغوية معينة. هذه الملاحظات لها آثار ذات مغزى على البحث في اللغويات المطبقة والبيتاجوجية، والمساهمة في تطوير نظام الحوار، وجعل التمارين التلقائية، وتجول النص، ويمكن أن يحتمل أن يحسن جودة التقنيات اللغوية الحالية

Modern transformer-based language models are revolutionizing NLP. However, existing studies into language modelling with BERT have been mostly limited to English-language material and do not pay enough attention to the implicit knowledge of language, such as semantic roles, presupposition and negations, that can be acquired by the model during training. Thus, the aim of this study is to examine behavior of the model BERT in the task of masked language modelling and to provide linguistic interpretation to the unexpected effects and errors produced by the model. For this purpose, we used a new Russian-language dataset based on educational texts for learners of Russian and annotated with the help of the National Corpus of the Russian language. In terms of quality metrics (the proportion of words, semantically related to the target word), the multilingual BERT is recognized as the best model. Generally, each model has distinct strengths in relation to a certain linguistic phenomenon. These observations have meaningful implications for research into applied linguistics and pedagogy, contribute to dialogue system development, automatic exercise making, text generation and potentially could improve the quality of existing linguistic technologies