論文の概要: XGLUE: A New Benchmark Dataset for Cross-lingual Pre-training, Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01401v3
• Date: Fri, 22 May 2020 05:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 04:28:39.008618
• Title: XGLUE: A New Benchmark Dataset for Cross-lingual Pre-training, Understanding and Generation
• Title（参考訳）: XGLUE: 言語間事前トレーニング,理解,生成のためのベンチマークデータセット
• Authors: Yaobo Liang, Nan Duan, Yeyun Gong, Ning Wu, Fenfei Guo, Weizhen Qi, Ming Gong, Linjun Shou, Daxin Jiang, Guihong Cao, Xiaodong Fan, Ruofei Zhang, Rahul Agrawal, Edward Cui, Sining Wei, Taroon Bharti, Ying Qiao, Jiun-Hung Chen, Winnie Wu, Shuguang Liu, Fan Yang, Daniel Campos, Rangan Majumder, Ming Zhou
• Abstract要約: XGLUEは、大規模な言語間の事前トレーニングモデルのトレーニングに使用できる、新しいベンチマークデータセットである。 XGLUEは、自然言語理解と生成シナリオの両方をカバーする、11の多様化されたタスクを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.09099800591822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce XGLUE, a new benchmark dataset that can be used to train large-scale cross-lingual pre-trained models using multilingual and bilingual corpora and evaluate their performance across a diverse set of cross-lingual tasks. Comparing to GLUE(Wang et al., 2019), which is labeled in English for natural language understanding tasks only, XGLUE has two main advantages: (1) it provides 11 diversified tasks that cover both natural language understanding and generation scenarios; (2) for each task, it provides labeled data in multiple languages. We extend a recent cross-lingual pre-trained model Unicoder(Huang et al., 2019) to cover both understanding and generation tasks, which is evaluated on XGLUE as a strong baseline. We also evaluate the base versions (12-layer) of Multilingual BERT, XLM and XLM-R for comparison.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチリンガルコーパスとバイリンガルコーパスを用いた大規模クロスリンガルプリトレーニングモデルのトレーニングと,さまざまなクロスリンガルタスクにおけるパフォーマンス評価に使用可能な,新たなベンチマークデータセットであるxglueを提案する。 自然言語理解タスクのみに英語でラベル付けされているGLUE(Wang et al., 2019)と比較して、XGLUEには2つの大きな利点がある。 我々は,近年の言語間事前学習モデルUnicoder(Huang et al., 2019)を拡張し,XGLUEを強力なベースラインとして評価する。 また,多言語BERT,XLM,XLM-Rのベースバージョン(12層)を比較検討した。

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