論文の概要: Are All Languages Created Equal in Multilingual BERT?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09093v2
• Date: Thu, 1 Oct 2020 02:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 23:38:50.169038
• Title: Are All Languages Created Equal in Multilingual BERT?
• Title（参考訳）: すべての言語は多言語bertで等しいか?
• Authors: Shijie Wu, Mark Dredze
• Abstract要約: 104言語で訓練されたMultilingual BERT (mBERT)は、いくつかのNLPタスクにおいて驚くほど優れた言語間性能を示している。 我々は、mBERTが低リソース言語における表現の質に焦点をあて、より広い言語群でどのように機能するかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.954688396858085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual BERT (mBERT) trained on 104 languages has shown surprisingly good cross-lingual performance on several NLP tasks, even without explicit cross-lingual signals. However, these evaluations have focused on cross-lingual transfer with high-resource languages, covering only a third of the languages covered by mBERT. We explore how mBERT performs on a much wider set of languages, focusing on the quality of representation for low-resource languages, measured by within-language performance. We consider three tasks: Named Entity Recognition (99 languages), Part-of-speech Tagging, and Dependency Parsing (54 languages each). mBERT does better than or comparable to baselines on high resource languages but does much worse for low resource languages. Furthermore, monolingual BERT models for these languages do even worse. Paired with similar languages, the performance gap between monolingual BERT and mBERT can be narrowed. We find that better models for low resource languages require more efficient pretraining techniques or more data.
• Abstract（参考訳）: 104言語で訓練された多言語BERT(mBERT)は、明示的な言語間信号がなくても、いくつかのNLPタスクにおいて驚くほど優れた言語間性能を示している。 しかし、これらの評価は、mBERTがカバーしている言語の3分の1しかカバーしていない、高リソース言語による言語間移動に焦点を当てている。 我々はmBERTがより広い言語群でどのように機能するかを考察し、低リソース言語における表現の質に焦点をあてる。 名前付きエンティティ認識(99言語)、part-of-speechタグ、依存関係解析(それぞれ54言語)の3つのタスクについて検討した。 mBERTは高リソース言語のベースラインよりも優れていますが、低リソースの言語ではずっと悪いです。 さらに、これらの言語の単言語 bert モデルはさらに悪い。 類似言語を用いて、単言語BERTとmBERTのパフォーマンスギャップを狭めることができる。 低リソース言語のためのより良いモデルには、より効率的な事前トレーニング技術やより多くのデータが必要です。

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