論文の概要: Evaluating Cross-Lingual Transfer Learning Approaches in Multilingual Conversational Agent Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03864v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 17:14:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 09:12:09.448357
• Title: Evaluating Cross-Lingual Transfer Learning Approaches in Multilingual Conversational Agent Models
• Title（参考訳）: 多言語会話エージェントモデルにおける言語間伝達学習手法の評価
• Authors: Lizhen Tan and Olga Golovneva
• Abstract要約: 自然言語理解(NLU)モデルのための汎用多言語モデルフレームワークを提案する。 これらの多言語モデルが,言語固有のテストデータにまたがる単言語モデルと比較して,同等あるいは優れた性能に到達できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the recent explosion in popularity of voice assistant devices, there is a growing interest in making them available to user populations in additional countries and languages. However, to provide the highest accuracy and best performance for specific user populations, most existing voice assistant models are developed individually for each region or language, which requires linear investment of effort. In this paper, we propose a general multilingual model framework for Natural Language Understanding (NLU) models, which can help bootstrap new language models faster and reduce the amount of effort required to develop each language separately. We explore how different deep learning architectures affect multilingual NLU model performance. Our experimental results show that these multilingual models can reach same or better performance compared to monolingual models across language-specific test data while require less effort in creating features and model maintenance.
• Abstract（参考訳）: 近年、ボイスアシスタントデバイスの人気が高まっており、他の国や言語のユーザー層に利用できるようにすることへの関心が高まっている。 しかし、特定のユーザに対して最高の精度と最高のパフォーマンスを提供するため、既存の音声アシスタントモデルは各地域や言語ごとに個別に開発されており、これには線形投資が必要である。 本稿では,自然言語理解(NLU)モデルのための汎用多言語モデルフレームワークを提案する。 異なるディープラーニングアーキテクチャが多言語nluモデルのパフォーマンスに与える影響について検討する。 実験結果から,これらの多言語モデルは,言語固有のテストデータ間での単言語モデルと同等あるいはそれ以上の性能が得られるが,機能作成やモデルメンテナンスの労力は少なくなることが示された。

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