論文の概要: Structure-Level Knowledge Distillation For Multilingual Sequence Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03846v3
• Date: Mon, 4 May 2020 09:28:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 07:51:04.953046
• Title: Structure-Level Knowledge Distillation For Multilingual Sequence Labeling
• Title（参考訳）: 多言語シーケンスラベリングのための構造レベル知識蒸留
• Authors: Xinyu Wang, Yong Jiang, Nguyen Bach, Tao Wang, Fei Huang, Kewei Tu
• Abstract要約: 本稿では,複数の単言語モデルの構造的知識を統一多言語モデル(学生)に蒸留することにより,単言語モデルと統一多言語モデルとのギャップを低減することを提案する。 25のデータセットを用いた4つの多言語タスクの実験により、我々のアプローチはいくつかの強いベースラインを上回り、ベースラインモデルと教師モデルの両方よりも強力なゼロショット一般化性を有することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.40368222437912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual sequence labeling is a task of predicting label sequences using a single unified model for multiple languages. Compared with relying on multiple monolingual models, using a multilingual model has the benefit of a smaller model size, easier in online serving, and generalizability to low-resource languages. However, current multilingual models still underperform individual monolingual models significantly due to model capacity limitations. In this paper, we propose to reduce the gap between monolingual models and the unified multilingual model by distilling the structural knowledge of several monolingual models (teachers) to the unified multilingual model (student). We propose two novel KD methods based on structure-level information: (1) approximately minimizes the distance between the student's and the teachers' structure level probability distributions, (2) aggregates the structure-level knowledge to local distributions and minimizes the distance between two local probability distributions. Our experiments on 4 multilingual tasks with 25 datasets show that our approaches outperform several strong baselines and have stronger zero-shot generalizability than both the baseline model and teacher models.
• Abstract（参考訳）: 多言語シーケンスラベリングは、複数の言語に対して単一の統一モデルを用いてラベルシーケンスを予測するタスクである。 複数のモノリンガルモデルに依存するのに比べ、マルチリンガルモデルを使用すると、モデルのサイズが小さくなり、オンラインサービスが容易になり、低リソース言語への一般化が可能となる。 しかし、現在の多言語モデルは、モデルキャパシティの制限により、個々の単言語モデルを大きく下回っている。 本稿では,複数の単言語モデル (teacher) の構造知識を統一多言語モデル (student) に蒸留することにより,単言語モデルと統一多言語モデルとのギャップを低減することを提案する。 本研究では,(1)学生と教師の構造レベルの確率分布間の距離をほぼ最小化し,(2)構成レベルの知識を局所分布に集約し,局所的な確率分布間の距離を最小化する2つの新しいKD手法を提案する。 25のデータセットを持つ4つの多言語タスクにおける実験は、我々のアプローチがいくつかの強力なベースラインよりも優れており、ベースラインモデルと教師モデルの両方よりもゼロショット一般化性が高いことを示している。

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