論文の概要: Parsing with Multilingual BERT, a Small Corpus, and a Small Treebank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14124v3
• Date: Sat, 18 Jun 2022 03:31:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 06:19:12.163967
• Title: Parsing with Multilingual BERT, a Small Corpus, and a Small Treebank
• Title（参考訳）: 多言語BERT, 小コーパス, 小木バンクによる構文解析
• Authors: Ethan C. Chau, Lucy H. Lin, Noah A. Smith
• Abstract要約: 事前訓練された多言語文脈表現は大きな成功を収めてきたが、事前訓練されたデータの制限のため、すべての言語品種に等しく適用されない。 このことは、ラベル付き未ラベルデータがモノリンガルモデルを効果的に訓練するにはあまりに限られている、これらのモデルに馴染みのない言語多様体にとっての課題である。 本稿では,低リソース環境に多言語モデルを適用するために,言語固有の事前学習と語彙拡張の利用を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.626315158735615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained multilingual contextual representations have shown great success, but due to the limits of their pretraining data, their benefits do not apply equally to all language varieties. This presents a challenge for language varieties unfamiliar to these models, whose labeled \emph{and unlabeled} data is too limited to train a monolingual model effectively. We propose the use of additional language-specific pretraining and vocabulary augmentation to adapt multilingual models to low-resource settings. Using dependency parsing of four diverse low-resource language varieties as a case study, we show that these methods significantly improve performance over baselines, especially in the lowest-resource cases, and demonstrate the importance of the relationship between such models' pretraining data and target language varieties.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された多言語文脈表現は大きな成功を収めてきたが、事前訓練データの制限のため、すべての言語品種に等しく適用されない。 これは、これらのモデルになじみのない言語多様体に対する挑戦を示しており、それらのデータは、単言語モデルを効果的に訓練するには制限されすぎている。 低リソース環境に多言語モデルを適用するために,言語固有の事前訓練と語彙拡張を提案する。 4種類の低リソース言語の依存解析をケーススタディとして用い,これらの手法がベースライン,特に低リソースの場合における性能を著しく向上し,それらのモデルの事前学習データと対象言語種との関係の重要性を実証した。

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