論文の概要: Introducing various Semantic Models for Amharic: Experimentation and Evaluation with multiple Tasks and Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01154v2
• Date: Wed, 23 Feb 2022 18:48:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 10:54:08.985083
• Title: Introducing various Semantic Models for Amharic: Experimentation and Evaluation with multiple Tasks and Datasets
• Title（参考訳）: アンハリックのための様々な意味モデルの導入:複数のタスクとデータセットによる実験と評価
• Authors: Seid Muhie Yimam and Abinew Ali Ayele and Gopalakrishnan Venkatesh, and Ibrahim Gashaw, and Chris Biemann
• Abstract要約: 我々はAmharicの異なるセマンティックモデルを導入する。 モデルは word2Vec 埋め込み、分散シソーラス (DT)、コンテキスト埋め込み、DT 埋め込みを使って構築される。 新たに訓練されたモデルは、事前訓練された多言語モデルよりも優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.855120632909124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of different pre-trained semantic models enabled the quick development of machine learning components for downstream applications. Despite the availability of abundant text data for low resource languages, only a few semantic models are publicly available. Publicly available pre-trained models are usually built as a multilingual version of semantic models that can not fit well for each language due to context variations. In this work, we introduce different semantic models for Amharic. After we experiment with the existing pre-trained semantic models, we trained and fine-tuned nine new different models using a monolingual text corpus. The models are build using word2Vec embeddings, distributional thesaurus (DT), contextual embeddings, and DT embeddings obtained via network embedding algorithms. Moreover, we employ these models for different NLP tasks and investigate their impact. We find that newly trained models perform better than pre-trained multilingual models. Furthermore, models based on contextual embeddings from RoBERTA perform better than the word2Vec models.
• Abstract（参考訳）: さまざまなトレーニング済みセマンティックモデルの可用性により、下流アプリケーションのための機械学習コンポーネントの迅速な開発が可能になった。 低リソース言語向けの豊富なテキストデータが利用可能であるにもかかわらず、いくつかのセマンティックモデルのみが公開されている。 一般に利用可能な事前訓練モデルは通常、文脈の変化のために各言語に適さない多言語バージョンのセマンティックモデルとして構築される。 本研究では,amharicに対して異なる意味モデルを導入する。 既存の訓練済みセマンティックモデルを用いて実験した後、モノリンガルテキストコーパスを用いて9つの新しいモデルの訓練と微調整を行った。 モデルは、word2Vec埋め込み、分散シソーラス(DT)、コンテキスト埋め込み、ネットワーク埋め込みアルゴリズムによって得られるDT埋め込みを用いて構築される。 さらに,これらのモデルを異なるNLPタスクに適用し,その影響を調査した。 新たに訓練されたモデルは、事前訓練された多言語モデルよりも優れた性能を発揮する。 さらに、RoBERTAの文脈埋め込みに基づくモデルは、ワード2Vecモデルよりも優れている。

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