SLABERT: مدل‌سازی فراگیری زبان دوم با BERT

فهرست مطالب

1. مقدمه

این پژوهش به شکاف حیاتی در ادبیات پردازش زبان طبیعی در مورد انتقال منفی در فراگیری زبان دوم می‌پردازد. در حالی که انتقال بین‌زبانی به طور گسترده در پژوهش‌های انسانی فراگیری زبان دوم مطالعه شده است، بیشتر رویکردهای پردازش زبان طبیعی عمدتاً بر اثرات انتقال مثبت تمرکز کرده‌اند و از تأثیر قابل توجه انتقال منفی که زمانی رخ می‌دهد که ساختارهای زبانی زبان مادری (L1) با فراگیری زبان خارجی (L2) تداخل پیدا می‌کند، غافل مانده‌اند.

این مطالعه SLABERT (فراگیری زبان دوم با BERT) را معرفی می‌کند، یک چارچوب نوآورانه که فراگیری ترتیبی زبان دوم را با استفاده از داده‌های گفتار کودک‌محور مدل‌سازی می‌کند. این رویکرد شبیه‌سازی معتبر اکولوژیکی از فرآیندهای یادگیری زبان انسانی ارائه می‌دهد و محققان را قادر می‌سازد تا هم اثرات تسهیل‌کننده و هم تداخلی L1 بر فراگیری L2 را بررسی کنند.

2. روش‌شناسی

2.1 چارچوب SLABERT

چارچوب SLABERT یادگیری ترتیبی زبان را پیاده‌سازی می‌کند که در آن مدل‌ها ابتدا روی داده‌های L1 (زبان مادری) آموزش می‌بینند و سپس روی داده‌های L2 (انگلیسی) تنظیم دقیق می‌شوند. این رویکرد ترتیبی فرآیندهای فراگیری زبان دوم انسانی را منعکس می‌کند و به محققان اجازه می‌دهد اثرات انتقالی را که زمانی رخ می‌دهد که دانش زبانی از L1 بر یادگیری L2 تأثیر می‌گذارد، مشاهده کنند.

2.2 مجموعه داده MAO-CHILDES

محققان مجموعه داده چندزبانه مرتب‌شده بر اساس سن کودک (MAO-CHILDES) را ساختند که شامل پنج زبان با گونه‌شناسی متنوع است: آلمانی، فرانسوی، لهستانی، اندونزیایی و ژاپنی. این مجموعه داده شامل گفتار طبیعی کودک‌محور است که داده آموزشی معتبر اکولوژیکی ارائه می‌دهد که محیط‌های واقعی فراگیری زبان را منعکس می‌کند.

2.3 یادگیری انتقالی مبتنی بر TILT

این مطالعه از رویکرد آزمون سوگیری استقرایی از طریق انتقال مدل زبانی (TILT) که توسط پاپادیمتریو و جورافسکی (۲۰۲۰) ایجاد شده است، استفاده می‌کند. این روش‌شناسی بررسی سیستماتیک این را ممکن می‌سازد که چگونه انواع مختلف داده‌های آموزشی ویژگی‌های ساختاری را القا می‌کنند که انتقال بین‌زبانی را تسهیل یا مانع می‌شوند.

3. نتایج آزمایشی

3.1 اثرات فاصله خانواده زبانی

آزمایش‌ها نشان می‌دهند که فاصله خانواده زبانی به طور قابل توجهی انتقال منفی را پیش‌بینی می‌کند. زبان‌هایی که رابطه دورتری با انگلیسی دارند (مانند ژاپنی و اندونزیایی) اثرات تداخلی بیشتری نشان دادند، در حالی که خویشاوندان نزدیک‌تر (آلمانی و فرانسوی) انتقال مثبت بیشتری نشان دادند. این یافته با پژوهش فراگیری زبان دوم انسانی همسو است و اعتبار اکولوژیکی رویکرد SLABERT را تأیید می‌کند.

3.2 گفتار محاوره‌ای در مقابل گفتار از پیش نوشته شده

یک یافته کلیدی نشان می‌دهد که داده‌های گفتار محاوره‌ای در مقایسه با داده‌های گفتار از پیش نوشته شده، تسهیل بیشتری برای فراگیری زبان فراهم می‌کنند. این نشان می‌دهد که ورودی زبانی طبیعی و تعاملی حاوی ویژگی‌های ساختاری است که در بین زبان‌ها قابل انتقال‌تر هستند، احتمالاً به دلیل وجود الگوهای محاوره‌ای جهانی و مکانیسم‌های ترمیم.

4. تحلیل فنی

4.1 چارچوب ریاضی

اثر انتقال بین L1 و L2 را می‌توان با استفاده از فرمول‌بندی زیر کمی‌سازی کرد:

اجازه دهید $T_{L1 \rightarrow L2}$ اثر انتقال از L1 به L2 را نشان دهد، که به عنوان بهبود عملکرد در وظایف L2 پس از پیش‌آموزی L1 اندازه‌گیری می‌شود. بازده انتقال را می‌توان به صورت زیر بیان کرد:

$\eta_{transfer} = \frac{P_{L2|L1} - P_{L2|random}}{P_{L2|monolingual} - P_{L2|random}}$

که در آن $P_{L2|L1}$ عملکرد L2 پس از پیش‌آموزی L1 است، $P_{L2|monolingual}$ عملکرد تک‌زبانی L2 است، و $P_{L2|random}$ عملکرد با مقداردهی اولیه تصادفی است.

متریک فاصله زبانی $D(L1,L2)$ بین زبان‌ها را می‌توان با استفاده از ویژگی‌های گونه‌شناختی از پایگاه‌های داده مانند اطلس جهانی ساختارهای زبانی (WALS) محاسبه کرد، با پیروی از رویکرد برزاک و همکاران (۲۰۱۴):

$D(L1,L2) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} w_i (f_i(L1) - f_i(L2))^2}$

که در آن $f_i$ ویژگی‌های گونه‌شناختی و $w_i$ وزن‌های مربوطه آن‌ها را نشان می‌دهد.

4.2 نمونه چارچوب تحلیل

این پژوهش از یک چارچوب ارزیابی سیستماتیک با استفاده از مجموعه آزمون BLiMP (معیار سنجش جفت‌های کمینه زبانی) استفاده می‌کند. این معیار سنجش دانش دستوری را از طریق جفت‌های کمینه که پدیده‌های نحوی خاصی را آزمایش می‌کنند، ارزیابی می‌کند. پروتکل ارزیابی به شرح زیر است:

1. پیش‌آموزی L1: مدل‌ها روی داده‌های گفتار کودک‌محور از هر یک از پنج زبان آموزش می‌بینند
2. تنظیم دقیق L2: آموزش ترتیبی روی داده‌های زبان انگلیسی
3. ارزیابی: اندازه‌گیری عملکرد در قضاوت‌های دستوری BLiMP
4. تحلیل انتقال: مقایسه در مقابل پایه‌های تک‌زبانی و بین‌زبانی

این چارچوب اندازه‌گیری دقیق هر دو اثر انتقال مثبت (تسهیل) و انتقال منفی (تداخل) در بین جفت‌های زبانی مختلف و پدیده‌های زبانی را ممکن می‌سازد.

5. کاربردهای آینده

چارچوب SLABERT چندین جهت امیدوارکننده برای پژوهش و کاربردهای آینده باز می‌کند:

• فناوری آموزشی: توسعه سیستم‌های یادگیری زبان شخصی‌شده که پیشینه زبان مادری یادگیرندگان را در نظر می‌گیرند
• پردازش زبان طبیعی با منابع کم: بهره‌گیری از الگوهای انتقال برای بهبود عملکرد برای زبان‌هایی با داده آموزشی محدود
• مدل‌سازی شناختی: مدل‌های محاسباتی پیشرفته‌تر از فرآیندهای فراگیری زبان انسانی
• هوش مصنوعی بین‌فرهنگی: توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که تنوع زبانی را بهتر درک و تطبیق می‌دهند

کار آینده باید گسترش چارچوب به جفت‌های زبانی بیشتر، گنجاندن ویژگی‌های زبانی اضافی و بررسی اثرات انتقال در سطوح مهارت مختلف را بررسی کند.

6. منابع

1. Papadimitriou, I., & Jurafsky, D. (2020). Learning Music Helps You Learn Language. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
2. Warstadt, A., et al. (2020). BLiMP: The Benchmark of Linguistic Minimal Pairs for English. Transactions of the Association for Computational Linguistics.
3. Berzak, Y., et al. (2014). Reconstructing Native Language Typology from Foreign Language Usage. In Proceedings of the 18th Conference on Computational Natural Language Learning.
4. Jarvis, S., & Pavlenko, A. (2007). Crosslinguistic Influence in Language and Cognition. Routledge.
5. Conneau, A., et al. (2017). Supervised Learning of Universal Sentence Representations from Natural Language Inference Data. In Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.