Нейронные языковые модели осваивают лексическую замену

Исследователи Сколтеха и их коллеги провели первое в своем роде масштабное вычислительное исследование, в ходе которого сравнили самые современные языковые модели на основе нейронных сетей и оценили их возможности по решению одной из важнейших задач обработки естественного языка – лексической замены. Лексическая замена – это замена слова в предложении на другое слово, которое тем или иным образом связано с исходным словом и подходит для употребления в данном контексте. Например, в предложении "Пётр Ильич Чайковский – великий русский композитор" слово "великий" можно заменить синонимом "выдающийся". В предложении "Мой брат − профессиональный теннисист" слово "теннисист" можно заменить на гипероним "спортсмен" (т.е. слово с более широким значением), а вместо фразы "Я сегодня на машине" автомобилист вполне может сказать: "Я сегодня на колесах" (слово "колесо" является меронимом, т.е. понятием, обозначающим составную часть целого предмета). Для человека как носителя языка лексическая замена – вещь вполне простая и естественная, чего нельзя сказать о компьютере, решающем задачи обработки естественного языка (NLP). Компьютеру приходится "овладевать навыками" индукции, чтобы научиться определять значение слова по контексту, исправлять орфографические ошибки в зависимости от смысла слова и даже решать более сложные задачи, например, перефразирование или упрощение текста. Именно для решения таких задач и создаются языковые модели на основе глубоких нейронных сетей, способные выполнять лексическую замену в зависимости от ближайшего контекста целевого слова. Старший преподаватель Сколтеха Александр Панченко и его коллеги из Исследовательского центра Samsung в России, НИУ ВШЭ и МГУ им. М.В. Ломоносова сравнили пять языковых моделей на основе нейронных сетей, поставив перед ними две задачи − собственно лексическая замена и индукция значения слова (во втором случае компьютер должен был уловить разницу между омонимами, например, словом "среда" в значении "окружающая среда" или "день недели"). По мнению ученых, полученные результаты могут оказаться полезными при решении чисто практических задач NLP. В частности, исследователи показали связь между конкретной моделью и типом семантических отношений между словами (синоним, омоним, гипероним и т.д.), а также установили, что наличие дополнительной информации о целевом слове позволяет значительно (или существенно, если продолжать тему синонимов) улучшить качество лексической замены. "Во-первых, результаты нашего исследования по лексической замене можно применять для целей изучения языка (замена слов на более простые). Во-вторых, их можно использовать для аугментации текстовых данных при обучении нейронных сетей. Аналогичные методы аугментации уже широко используются в компьютерном зрении, а вот в анализе текста они пока применяются не так часто. Также вполне реально использовать их при написании текстов в качестве вспомогательного средства для автоматического подбора синонимов и перефразирования текста", − отмечает Александр Панченко. Ссылка на источник