論文の概要: LAReQA: Language-agnostic answer retrieval from a multilingual pool

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05484v1
• Date: Sat, 11 Apr 2020 20:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 10:08:54.680331
• Title: LAReQA: Language-agnostic answer retrieval from a multilingual pool
• Title（参考訳）: LAReQA:多言語プールからの言語に依存しない回答検索
• Authors: Uma Roy, Noah Constant, Rami Al-Rfou, Aditya Barua, Aaron Phillips, Yinfei Yang
• Abstract要約: LAReQAによる言語間アライメントの「強い」テスト。 機械翻訳による学習データの増強は効果的であることがわかった。 この発見は、言語に依存しない検索は、言語間評価の実質的な新しいタイプである、という我々の主張を裏付けるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.553907688813347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present LAReQA, a challenging new benchmark for language-agnostic answer retrieval from a multilingual candidate pool. Unlike previous cross-lingual tasks, LAReQA tests for "strong" cross-lingual alignment, requiring semantically related cross-language pairs to be closer in representation space than unrelated same-language pairs. Building on multilingual BERT (mBERT), we study different strategies for achieving strong alignment. We find that augmenting training data via machine translation is effective, and improves significantly over using mBERT out-of-the-box. Interestingly, the embedding baseline that performs the best on LAReQA falls short of competing baselines on zero-shot variants of our task that only target "weak" alignment. This finding underscores our claim that languageagnostic retrieval is a substantively new kind of cross-lingual evaluation.
• Abstract（参考訳）: LAReQAは多言語候補プールから言語に依存しない回答を検索するための挑戦的な新しいベンチマークである。 従来の言語間タスクとは異なり、LAReQAは言語間アライメントの「強い」テストを行い、意味論的に関連付けられたクロスランゲージペアは非関連な同言語ペアよりも表現空間に近づく必要がある。 マルチリンガルBERT (mBERT) を基盤として, 強いアライメントを実現するための様々な戦略を検討した。 機械翻訳によるトレーニングデータの強化は効果的であり,mBERTのアウト・オブ・ザ・ボックスよりも大幅に改善されている。 興味深いことに、LAReQAで最善を尽くす埋め込みベースラインは、"弱"アライメントのみをターゲットとするタスクのゼロショット変種に対する競合ベースラインに欠ける。 この発見は言語に依存しない検索が言語間評価の実質的な新しい方法であるという我々の主張を裏付けるものである。

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