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多语言语言模型中展示抽象语法表示的结构启动实证
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内容提要
本文提出了一种评估多语言大型语言模型学习句法的方法，通过选择几个语言模型并在多个解析树库上研究它们。结果表明该框架在多种编码上一致，预先训练的词向量倾向于依赖表示，子词标记化需要用于表示语法，语言在预训练数据中的出现比任务数据的数量更重要。
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关键要点
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提出了一种评估多语言大型语言模型学习句法的方法。
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将分析转化为序列标记，研究了多个语言模型。
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在13个多样化的依赖解析树库和10个成分解析树库上进行研究。
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该框架在多种编码上一致。
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预先训练的词向量倾向于依赖表示，而非成分句法表示。
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子词标记化需要用于表示语法，与基于字符的模型不同。
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从词向量中恢复语法时，语言在预训练数据中的出现比任务数据的数量更重要。
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