Evaluating the Effectiveness of Linguistic Knowledge in Pretrained Language Models: A Case Study of Universal Dependencies

📄 arXiv: 2506.04887v1 📥 PDF

作者: Wenxi Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

将通用依赖整合进预训练语言模型以提升跨语言任务性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 通用依赖 预训练语言模型 跨语言任务 对抗性释义识别 自然语言处理 语言模型优化 句法结构

📋 核心要点

  1. 现有的预训练语言模型在跨语言任务中的表现存在不足，尤其是在对抗性释义识别方面。
  2. 本文提出将通用依赖（UD）整合进预训练语言模型，以期提升其在跨语言任务中的表现。
  3. 实验结果显示，整合UD后模型的准确率和F1分数分别提升了3.85%和6.08%，在某些语言对中超越了大型语言模型。

📝 摘要（中文）

通用依赖（UD）被广泛认为是跨语言句法表示的成功语言框架，但其有效性尚未得到充分探索。本文通过将UD整合进预训练语言模型，评估其在跨语言对抗性释义识别任务中的表现。实验结果表明，整合UD显著提高了模型的准确率和F1分数，平均提升分别为3.85%和6.08%。这些改进缩小了预训练模型与大型语言模型在某些语言对之间的性能差距，甚至在某些情况下超越了后者。此外，给定语言与英语之间的UD相似度评分与该语言模型的表现呈正相关。这些发现突显了UD在域外任务中的有效性和潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决预训练语言模型在跨语言对抗性释义识别任务中的表现不足，现有方法未能充分利用语言间的句法结构信息。

核心思路：通过将通用依赖（UD）信息整合进预训练语言模型，利用UD提供的句法结构来增强模型的理解能力，从而提升其在跨语言任务中的表现。

技术框架：整体架构包括数据预处理、UD信息提取、模型训练和性能评估四个主要模块。首先，提取UD信息并与输入文本结合，然后训练模型并在特定任务上进行评估。

关键创新：最重要的创新在于将UD作为额外的语言知识整合进预训练模型中，显著提升了模型在跨语言任务中的表现，区别于传统方法仅依赖于文本数据。

关键设计：在模型训练中，采用特定的损失函数来优化UD信息的利用，同时调整模型的超参数以适应不同语言对的特性。

📊 实验亮点

实验结果显示，整合UD后模型的准确率提升了3.85%，F1分数提升了6.08%。这些改进不仅缩小了预训练模型与大型语言模型之间的性能差距，在某些语言对中甚至超越了大型语言模型，展示了UD在跨语言任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括跨语言自然语言处理任务，如机器翻译、对话系统和信息检索等。通过提升预训练模型的性能，能够更好地服务于多语言用户，增强跨文化交流的效率。未来，UD的应用可能会扩展到更多语言和任务中，推动语言技术的进步。

📄 摘要（原文）

Universal Dependencies (UD), while widely regarded as the most successful linguistic framework for cross-lingual syntactic representation, remains underexplored in terms of its effectiveness. This paper addresses this gap by integrating UD into pretrained language models and assesses if UD can improve their performance on a cross-lingual adversarial paraphrase identification task. Experimental results show that incorporation of UD yields significant improvements in accuracy and $F_1$ scores, with average gains of 3.85\% and 6.08\% respectively. These enhancements reduce the performance gap between pretrained models and large language models in some language pairs, and even outperform the latter in some others. Furthermore, the UD-based similarity score between a given language and English is positively correlated to the performance of models in that language. Both findings highlight the validity and potential of UD in out-of-domain tasks.