論文の概要: Testing pre-trained Transformer models for Lithuanian news clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03461v1
• Date: Fri, 3 Apr 2020 14:41:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 04:00:12.474336
• Title: Testing pre-trained Transformer models for Lithuanian news clustering
• Title（参考訳）: リトアニアニュースクラスタリングのための事前学習トランスフォーマーモデルの検証
• Authors: Lukas Stankevi\v{c}ius and Mantas Luko\v{s}evi\v{c}ius
• Abstract要約: 英語以外の言語は、英語の事前訓練されたモデルでそのような新しい機会を活用できなかった。 我々は、リトアニア語ニュースクラスタリングのタスクの符号化として、事前訓練された多言語BERT、XLM-R、および古い学習テキスト表現法を比較した。 この結果から, 単語ベクトルを超えるように微調整できるが, 特別な訓練を施した doc2vec 埋め込みよりもはるかに低いスコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A recent introduction of Transformer deep learning architecture made breakthroughs in various natural language processing tasks. However, non-English languages could not leverage such new opportunities with the English text pre-trained models. This changed with research focusing on multilingual models, where less-spoken languages are the main beneficiaries. We compare pre-trained multilingual BERT, XLM-R, and older learned text representation methods as encodings for the task of Lithuanian news clustering. Our results indicate that publicly available pre-trained multilingual Transformer models can be fine-tuned to surpass word vectors but still score much lower than specially trained doc2vec embeddings.
• Abstract（参考訳）: 最近のトランスフォーマーディープラーニングアーキテクチャの導入は、様々な自然言語処理タスクにおいてブレークスルーをもたらした。 しかし、英語以外の言語は英語の事前訓練されたモデルではそのような新たな機会を活用できなかった。 これは多言語モデルに焦点を絞った研究によって変化し、話し言葉の少ない言語が主な受益者となった。 リトアニアのニュースクラスタリングタスクの符号化として,事前学習された多言語bert,xlm-r,旧学習テキスト表現法を比較した。 この結果から, 単語ベクトルを超えるように微調整できるが, 特別な訓練を施した doc2vec 埋め込みよりもはるかに低いスコアが得られた。

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