論文の概要: Transfer Learning and Distant Supervision for Multilingual Transformer Models: A Study on African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03179v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 05:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 22:09:10.362447
• Title: Transfer Learning and Distant Supervision for Multilingual Transformer Models: A Study on African Languages
• Title（参考訳）: 多言語トランスフォーマーモデルのための移動学習と距離スーパービジョン:アフリカ言語に関する研究
• Authors: Michael A. Hedderich, David Adelani, Dawei Zhu, Jesujoba Alabi, Udia Markus, Dietrich Klakow
• Abstract要約: 本研究では,アフリカ3言語(Hausa,isiXhosa,Yorub'a)の資源利用状況について調査した。 これらのモデルでは,移動学習や遠隔監視と組み合わせて,ベースラインと同等の性能のラベル付き文を10～100文程度で実現できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.92293429849952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual transformer models like mBERT and XLM-RoBERTa have obtained great improvements for many NLP tasks on a variety of languages. However, recent works also showed that results from high-resource languages could not be easily transferred to realistic, low-resource scenarios. In this work, we study trends in performance for different amounts of available resources for the three African languages Hausa, isiXhosa and Yor\`ub\'a on both NER and topic classification. We show that in combination with transfer learning or distant supervision, these models can achieve with as little as 10 or 100 labeled sentences the same performance as baselines with much more supervised training data. However, we also find settings where this does not hold. Our discussions and additional experiments on assumptions such as time and hardware restrictions highlight challenges and opportunities in low-resource learning.
• Abstract（参考訳）: mBERT や XLM-RoBERTa のような多言語トランスフォーマーモデルは、様々な言語における多くの NLP タスクに対して大幅に改善されている。 しかし、近年の研究では、高リソース言語の結果が現実的で低リソースのシナリオに簡単に移行できないことも示されている。 本研究は,3つのアフリカの言語Hausa,isiXhosa,Yor\`ub\'aにおける,NERとトピック分類の両方において,利用可能なリソースの量に対するパフォーマンスの傾向について検討する。 転送学習や遠隔監視と組み合わせることで、これらのモデルはベースラインと同じ性能で10から100のラベル付き文で、より教師付きトレーニングデータで実現できることを示す。 しかし、これが保持されない設定も見つけます。 時間やハードウェアの制約といった仮定に関する議論と追加実験は、低リソース学習における課題と機会を強調します。

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