Studio sulla generalizzazione nel NLP
https://www.nature.com/articles/s42256-023-00729-y
Il concetto di generalizzazione è può essere definito grossolanamente come la capacità di trasferire con successo rappresentazioni, conoscenze e strategie da esperienze passate a nuove esperienze
La capacità di generalizzare bene è uno dei principali requisiti per i modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma non è ben chiaro cosa significhi "buona generalizzazione" e come essa debba essere valutata. In questo articolo, gli autori presentano una tassonomia per caratterizzare e comprendere la ricerca sulla generalizzazione nel NLP. La tassonomia proposta si basa su una vasta revisione della letteratura e contiene cinque assi lungo i quali gli studi sulla generalizzazione possono differire:
- la loro principale motivazione
- il tipo di generalizzazione che mirano a risolvere
- il tipo di variazione dei dati che considerano
- la fonte da cui deriva questa variazione dei dati
- il luogo della variazione all'interno del processo di modellazione NLP.
Gli autori usano la loro tassonomia per classificare oltre 700 esperimenti e presentano un'analisi approfondita che traccia lo stato attuale della ricerca sulla generalizzazione nel NLP, fornendo anche raccomandazioni per le aree che meritano attenzione in futuro.
La buona generalizzazione, definita grossolanamente come la capacità di trasferire con successo rappresentazioni, conoscenze e strategie da esperienze passate a nuove esperienze, è fondamentale per i modelli di NLP, così come per i modelli nel campo più ampio dell'apprendimento automatico. Tuttavia, la valutazione sistematica della generalizzazione non è la norma nel campo del NLP. Gli autori hanno identificato una mancanza di consenso su cosa sia una buona generalizzazione, sui tipi di generalizzazione esistenti, su come essa debba essere valutata e su quali tipi debbano essere prioritari in scenari diversi.