論文の概要: Improving Multilingual Models with Language-Clustered Vocabularies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12777v1
• Date: Sat, 24 Oct 2020 04:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 12:10:08.607555
• Title: Improving Multilingual Models with Language-Clustered Vocabularies
• Title（参考訳）: 言語クラスタ語彙を用いた多言語モデルの改善
• Authors: Hyung Won Chung, Dan Garrette, Kiat Chuan Tan, Jason Riesa
• Abstract要約: 本稿では,複数の自動派生言語クラスタの別々に訓練された語彙を組み合わせた多言語語彙生成のための新しい手法を提案する。 我々の実験は、主要なマルチ言語ベンチマークタスクにおける言語間の改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.587129426070979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art multilingual models depend on vocabularies that cover all of the languages the model will expect to see at inference time, but the standard methods for generating those vocabularies are not ideal for massively multilingual applications. In this work, we introduce a novel procedure for multilingual vocabulary generation that combines the separately trained vocabularies of several automatically derived language clusters, thus balancing the trade-off between cross-lingual subword sharing and language-specific vocabularies. Our experiments show improvements across languages on key multilingual benchmark tasks TyDi QA (+2.9 F1), XNLI (+2.1\%), and WikiAnn NER (+2.8 F1) and factor of 8 reduction in out-of-vocabulary rate, all without increasing the size of the model or data.
• Abstract（参考訳）: 最先端の多言語モデルは、モデルが推論時に期待する全ての言語をカバーする語彙に依存するが、それらの語彙を生成する標準的な方法は、大規模多言語アプリケーションには理想的ではない。 本稿では,多言語語彙生成のための新しい手法を提案する。この手法では,複数の自動派生言語クラスタの個別に訓練された語彙を組み合わせることで,言語間サブワード共有と言語固有の語彙間のトレードオフをバランスさせる。 実験では,多言語ベンチマークタスクであるtydi qa (+2.9 f1), xnli (+2.1\%), wikiann ner (+2.8 f1) において言語横断性が改善され,モデルやデータのサイズを増加させることなく,語彙外レートが8つ削減された。

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