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: 翻訳完了
• 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
• 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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