論文の概要: VECO: Variable and Flexible Cross-lingual Pre-training for Language Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16046v2
• Date: Wed, 2 Jun 2021 13:15:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 16:45:02.123491
• Title: VECO: Variable and Flexible Cross-lingual Pre-training for Language Understanding and Generation
• Title（参考訳）: VECO: 言語理解と生成のための可変かつ柔軟な言語間事前学習
• Authors: Fuli Luo, Wei Wang, Jiahao Liu, Yijia Liu, Bin Bi, Songfang Huang, Fei Huang, Luo Si
• Abstract要約: 我々はTransformerエンコーダにクロスアテンションモジュールを挿入し、言語間の相互依存を明確に構築する。 独自の言語でコンテキストにのみ条件付けされたマスク付き単語の予測の退化を効果的に回避することができる。 提案した言語間モデルでは,XTREMEベンチマークのさまざまな言語間理解タスクに対して,最先端の新たな結果が提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.82373082024934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing work in multilingual pretraining has demonstrated the potential of cross-lingual transferability by training a unified Transformer encoder for multiple languages. However, much of this work only relies on the shared vocabulary and bilingual contexts to encourage the correlation across languages, which is loose and implicit for aligning the contextual representations between languages. In this paper, we plug a cross-attention module into the Transformer encoder to explicitly build the interdependence between languages. It can effectively avoid the degeneration of predicting masked words only conditioned on the context in its own language. More importantly, when fine-tuning on downstream tasks, the cross-attention module can be plugged in or out on-demand, thus naturally benefiting a wider range of cross-lingual tasks, from language understanding to generation. As a result, the proposed cross-lingual model delivers new state-of-the-art results on various cross-lingual understanding tasks of the XTREME benchmark, covering text classification, sequence labeling, question answering, and sentence retrieval. For cross-lingual generation tasks, it also outperforms all existing cross-lingual models and state-of-the-art Transformer variants on WMT14 English-to-German and English-to-French translation datasets, with gains of up to 1~2 BLEU.
• Abstract（参考訳）: 多言語事前学習における既存の研究は、複数の言語のための統一トランスフォーマーエンコーダをトレーニングすることで、言語間転送の可能性を示している。 しかしながら、この研究の多くは、言語間の相関を促進するために、共通語彙とバイリンガル文脈にのみ依存しており、言語間の文脈表現の整合には緩く暗黙的である。 本稿では,Transformerエンコーダにクロスアテンションモジュールを挿入し,言語間の相互依存を明確に構築する。 独自の言語でコンテキストにのみ条件付けされたマスク付き単語の予測の退化を効果的に回避することができる。 さらに重要なのは、下流タスクを微調整する場合、クロスアテンションモジュールをオンデマンドでプラグインまたはアウトできるため、言語理解から生成に至るまで、言語間タスクの幅広い範囲の恩恵を受けられることだ。 提案するクロスリンガルモデルは,テキスト分類,シーケンスラベリング,質問応答,文検索などを含む,xtremeベンチマークのさまざまなクロスリンガル理解タスクに対して,新たな最先端結果を提供する。 クロスランガル生成タスクでは、既存の言語モデルと最先端のトランスフォーマーをWMT14英語からドイツ語、英語からフランス語への翻訳データセットで上回り、最大1～2BLEUまで向上する。

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