論文の概要: DICT-MLM: Improved Multilingual Pre-Training using Bilingual Dictionaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12566v1
• Date: Fri, 23 Oct 2020 17:53:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 22:53:05.576501
• Title: DICT-MLM: Improved Multilingual Pre-Training using Bilingual Dictionaries
• Title（参考訳）: DICT-MLM:バイリンガル辞書を用いた多言語事前学習の改善
• Authors: Aditi Chaudhary, Karthik Raman, Krishna Srinivasan, Jiecao Chen
• Abstract要約: 主要な言語学習目的としてのマスケプド・モデリング(MLM)の目的。 DICT-MLMは、オリジナルのマスキングされた単語だけでなく、言語間の同義語も予測できるようにモデルにインセンティブを与える。 30以上の言語にまたがる複数の下流タスクに関する実証分析により,提案手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.83363871195679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained multilingual language models such as mBERT have shown immense gains for several natural language processing (NLP) tasks, especially in the zero-shot cross-lingual setting. Most, if not all, of these pre-trained models rely on the masked-language modeling (MLM) objective as the key language learning objective. The principle behind these approaches is that predicting the masked words with the help of the surrounding text helps learn potent contextualized representations. Despite the strong representation learning capability enabled by MLM, we demonstrate an inherent limitation of MLM for multilingual representation learning. In particular, by requiring the model to predict the language-specific token, the MLM objective disincentivizes learning a language-agnostic representation -- which is a key goal of multilingual pre-training. Therefore to encourage better cross-lingual representation learning we propose the DICT-MLM method. DICT-MLM works by incentivizing the model to be able to predict not just the original masked word, but potentially any of its cross-lingual synonyms as well. Our empirical analysis on multiple downstream tasks spanning 30+ languages, demonstrates the efficacy of the proposed approach and its ability to learn better multilingual representations.
• Abstract（参考訳）: mBERTのような事前訓練された多言語モデルでは、特にゼロショット言語間設定において、いくつかの自然言語処理(NLP)タスクが大幅に向上している。 これらの事前訓練されたモデルのほとんどは、主要な言語学習目的として、マスク付き言語モデリング(MLM)の目的に依存している。 これらのアプローチの背後にある原則は、マスキングされた単語を周囲のテキストの助けを借りて予測することは、強力な文脈化表現を学ぶのに役立つ。 MLMの強力な表現学習能力にもかかわらず、多言語表現学習におけるMLMの固有の制限を示す。 特に、モデルに言語固有のトークンを予測することを要求することで、MLMの目標は言語に依存しない表現の学習を非インセンティブにします。 そこで本研究では,DICT-MLM法を提案する。 DICT-MLMは、オリジナルのマスキングされた単語だけでなく、言語間の同義語も予測できるようにモデルにインセンティブを与える。 30以上の言語にまたがる複数の下流タスクに関する実証分析は、提案手法の有効性と、より優れた多言語表現を学習する能力を示す。

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