Towards learning sentence representation with self-supervision

Ces dernières années, il y a eu un intérêt croissant dans le domaine de l'apprentissage profond pour le traitement du langage naturel. Plusieurs étapes importantes ont été franchies au cours de la dernière décennie dans divers problèmes, tels que les systèmes de questions-réponses, le résumé de texte, l'analyse des sentiments, etc. Le pré-entraînement des modèles de langage dans une manière auto-supervisé est une partie importante de ces réalisations. Cette thèse explore un ensemble de méthodes auto-supervisées pour apprendre des représentations de phrases à partir d'une grande quantité de données non étiquetées. Nous introduisons également un nouveau modèle de mémoire augmentée pour apprendre des représentations basées sur une structure d'arbre. Nous évaluons et analysons ces représentations sur différentes tâches.  Dans le chapitre 1, nous introduisons les bases des réseaux neuronaux avant et des réseaux neuronaux récurrents. Le chapitre se poursuit avec la discussion de l'algorithme de rétropropagation pour former les réseaux neuronaux de flux avant, et la rétropropagation à travers l'algorithme de temps pour former les réseaux neuronaux récurrents. Nous discutons également de trois approches différentes dans le domaine de l’apprentissage de représentations, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et une approche relativement nouvelle appelée apprentissage auto-supervisé.   Dans le chapitre 2, nous discutons des principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel profond. Plus précisément, nous couvrons les représentations de mots, les représentations de phrases et la modélisation du langage. Nous nous concentrons sur l'évaluation et l'état actuel de la littérature pour ces concepts. Nous finissons le chapitre en discutant le pré-entraînement à grande échelle et le transfert de l’apprentissage dans la langue.    Dans le chapitre 3, nous étudions un ensemble de tâches auto-supervisées qui prend avantage de l’estimation contrastive bruitée afin d'apprendre des représentations de phrases à l'aide de données non étiquetées. Nous entraînons notre modèle sur un grand corpus et évaluons nos représentations de phrases apprises sur un ensemble de tâches du langage naturel en aval provenant du cadre SentEval. Notre modèle entraîné sur les tâches proposées surpasse les méthodes non-supervisées sur un sous-ensemble de tâches de SentEval.   Dans les chapitres 4, nous introduisons un modèle de mémoire augmentée appelé Ordered Memory, qui présente plusieurs améliorations par rapport aux réseaux de neurones récurrents augmentés par pile traditionnels. Nous introduisons un nouveau mécanisme d'attention de Stick-breaking inspiré par les Ordered Neurons [shen et. al., 2019] pour écrire et effacer la mémoire. Une nouvelle cellule récursive à portes est également introduite pour composer des représentations de bas niveau en des représentations de haut niveau. Nous montrons que ce modèle fonctionne bien sur la tâche d'inférence logique et la tâche ListOps, et il montre également de fortes propriétés de généralisation dans ces tâches. Enfin, nous évaluons notre modèle sur les tâches (binaire et multi-classe) SST (Stanford Sentiment Treebank) et rapportons des résultats comparables à l’état de l’art sur ces tâches. In chapter 1, we introduce the basics of feed forward neural networks and recurrent neural networks. The chapter continues with the discussion of the backpropagation algorithm to train feed forward neural networks, and the backpropagation through time algorithm to train recurrent neural networks. We also discuss three different approaches in learning representations, namely supervised learning, unsupervised learning, and a relatively new approach called self-supervised learning.  In chapter 2, we talk about the fundamentals of deep natural language processing. Specifically, we cover word representations, sentence representations, and language modelling. We focus on the evaluation and current state of the literature for these concepts. We close the chapter by discussing large scale pre-training and transfer learning in language.  In chapter 3, we investigate a set of self-supervised tasks that take advantage of noise contrastive estimation in order to learn sentence representations using unlabeled data. We train our model on a large corpora and evaluate our learned sentence representations on a set of downstream natural language tasks from the SentEval framework. Our model trained on the proposed tasks outperforms unsupervised methods on a subset of tasks from SentEval.  In chapter 4, we introduce a memory augmented model called Ordered Memory with several improvements over traditional stack-augmented recurrent neural networks. We introduce a new Stick-breaking attention mechanism inspired by Ordered Neurons [Shen et.al., 2019] to write in and erase from the memory. A new Gated Recursive Cell is also introduced to compose low level representations into higher level ones. We show that this model performs well on the logical inference task and the ListOps task, and it also shows strong generalization properties in these tasks. Finally, we evaluate our model on the SST (Stanford Sentiment Treebank) tasks (binary and fine-grained) and report results that are comparable with state-of-the-art on these tasks.

Keyphrases: apprentissage profond, traitement automatique du langage naturel, Réseaux de neurones, Apprentissage de représentations, Apprentissage non supervisé, Modélisation du langage, Réseaux de neurones augmentés par la mémoire, Neural networks, Deep learning, Representation learning, Unsupervised learning, Natural language processing, Language modelling, Memory augmented neural networks