論文の概要: Mono vs Multilingual Transformer-based Models: a Comparison across Several Language Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09757v1
• Date: Sun, 19 Jul 2020 19:13:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 23:48:19.487866
• Title: Mono vs Multilingual Transformer-based Models: a Comparison across Several Language Tasks
• Title（参考訳）: mono と多言語トランスフォーマモデル:いくつかの言語タスクの比較
• Authors: Diego de Vargas Feijo, Viviane Pereira Moreira
• Abstract要約: BERT (Bidirectional Representations from Transformers) と ALBERT (A Lite BERT) は、言語モデルの事前学習方法である。 ポルトガルでトレーニングされたBERTとAlbertモデルを利用可能にしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) and ALBERT (A Lite BERT) are methods for pre-training language models which can later be fine-tuned for a variety of Natural Language Understanding tasks. These methods have been applied to a number of such tasks (mostly in English), achieving results that outperform the state-of-the-art. In this paper, our contribution is twofold. First, we make available our trained BERT and Albert model for Portuguese. Second, we compare our monolingual and the standard multilingual models using experiments in semantic textual similarity, recognizing textual entailment, textual category classification, sentiment analysis, offensive comment detection, and fake news detection, to assess the effectiveness of the generated language representations. The results suggest that both monolingual and multilingual models are able to achieve state-of-the-art and the advantage of training a single language model, if any, is small.
• Abstract（参考訳）: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) と ALBERT (A Lite BERT) は、後に様々な自然言語理解タスクのために微調整できる言語モデルの事前学習手法である。 これらの手法は、多くのタスク(主に英語)に適用され、最先端技術を上回る結果を得た。 本稿では、我々の貢献を2つにまとめる。 まず、ポルトガルでトレーニングされたBERTとAlbertモデルを利用可能にします。 第2に, 意味的テクスト的類似性, テクスト的包含, テクストカテゴリー分類, 感情分析, 不快コメント検出, フェイクニュース検出などの実験を用いて, 単言語モデルと標準多言語モデルを比較し, 生成した言語表現の有効性を評価した。 その結果,単言語モデルと多言語モデルの両方が最先端を実現することができ,単一言語モデルのトレーニングの利点は小さいことが示唆された。

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