論文の概要: Cross-lingual Contextualized Topic Models with Zero-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07737v2
• Date: Thu, 4 Feb 2021 16:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 21:38:43.769414
• Title: Cross-lingual Contextualized Topic Models with Zero-shot Learning
• Title（参考訳）: ゼロショット学習を用いた言語横断型話題モデル
• Authors: Federico Bianchi, Silvia Terragni, Dirk Hovy, Debora Nozza, and Elisabetta Fersini
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショット言語間トピックモデルを提案する。 1つの言語でトピックを学習し、異なる言語で見えないドキュメントを予測します。 異なる言語で同じ文書のトピック予測の質を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.05840149368981
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many data sets (e.g., reviews, forums, news, etc.) exist parallelly in multiple languages. They all cover the same content, but the linguistic differences make it impossible to use traditional, bag-of-word-based topic models. Models have to be either single-language or suffer from a huge, but extremely sparse vocabulary. Both issues can be addressed by transfer learning. In this paper, we introduce a zero-shot cross-lingual topic model. Our model learns topics on one language (here, English), and predicts them for unseen documents in different languages (here, Italian, French, German, and Portuguese). We evaluate the quality of the topic predictions for the same document in different languages. Our results show that the transferred topics are coherent and stable across languages, which suggests exciting future research directions.
• Abstract（参考訳）: 多くのデータセット(レビュー、フォーラム、ニュースなど)は複数の言語で並行して存在している。 それらはすべて同じコンテンツをカバーしているが、言語の違いにより、伝統的な単語ベースのトピックモデルを使うことは不可能である。 モデルは単一言語であるか、あるいは巨大な、しかし非常に希少な語彙に苦しむ必要がある。 どちらの問題も転校学習によって対処できる。 本稿では,ゼロショット言語間話題モデルを提案する。 我々のモデルは、ある言語(ヘレ、英語)のトピックを学び、異なる言語(ヘレ、イタリア語、フランス語、ドイツ語、ポルトガル語)で見えない文書を予測します。 我々は、異なる言語で同じ文書のトピック予測の品質を評価する。 その結果,転送された話題は言語間で一貫性と安定性があり,今後の研究の方向性が示唆された。

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