論文の概要: Synthetic Data Augmentation for Zero-Shot Cross-Lingual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12643v2
• Date: Thu, 14 Oct 2021 11:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 22:51:45.983000
• Title: Synthetic Data Augmentation for Zero-Shot Cross-Lingual Question Answering
• Title（参考訳）: ゼロショット言語間質問応答のための合成データ拡張
• Authors: Arij Riabi, Thomas Scialom, Rachel Keraron, Beno\^it Sagot, Djam\'e Seddah, Jacopo Staiano
• Abstract要約: 付加的な注釈データを必要とすることなく,言語間質問応答性能を向上させる手法を提案する。 MLQA, XQuAD, SQuAD-it, PIAF (fr) の4つの多言語データセットに関する最新情報について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.558954185502012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coupled with the availability of large scale datasets, deep learning architectures have enabled rapid progress on the Question Answering task. However, most of those datasets are in English, and the performances of state-of-the-art multilingual models are significantly lower when evaluated on non-English data. Due to high data collection costs, it is not realistic to obtain annotated data for each language one desires to support. We propose a method to improve the Cross-lingual Question Answering performance without requiring additional annotated data, leveraging Question Generation models to produce synthetic samples in a cross-lingual fashion. We show that the proposed method allows to significantly outperform the baselines trained on English data only. We report a new state-of-the-art on four multilingual datasets: MLQA, XQuAD, SQuAD-it and PIAF (fr).
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットの可用性と合わせて、ディープラーニングアーキテクチャは、質問回答タスクの急速な進歩を可能にした。 しかし、これらのデータセットのほとんどは英語であり、非英語データで評価すると、最先端の多言語モデルの性能は著しく低下する。 高いデータ収集コストのため、サポートしたい言語ごとに注釈付きデータを取得することは現実的ではない。 本稿では,追加の注釈付きデータを必要としない言語間質問応答性能を向上させる手法を提案し,質問生成モデルを用いて合成サンプルを言語間対話方式で生成する。 提案手法は,英語データのみにトレーニングされたベースラインを著しく上回ることができることを示す。 本稿では, mlqa, xquad, squad-it, piaf (fr) という4つの多言語データセットに関する最新技術について報告する。

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