論文の概要: Evaluating Multilingual Text Encoders for Unsupervised Cross-Lingual Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08370v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 00:15:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 23:38:00.926539
• Title: Evaluating Multilingual Text Encoders for Unsupervised Cross-Lingual Retrieval
• Title（参考訳）: 教師なし言語間検索のための多言語テキストエンコーダの評価
• Authors: Robert Litschko and Ivan Vuli\'c and Simone Paolo Ponzetto and Goran Glava\v{s}
• Abstract要約: 本稿では,言語間文書・文検索タスクにおける最先端多言語エンコーダの適合性に着目した体系的実証研究を行う。 文レベルのCLIRでは、最先端のパフォーマンスが達成できることを実証する。 しかし、ピーク性能は、汎用の多言語テキストエンコーダをオフ・ザ・シェルフで使うのではなく、文の理解タスクにさらに特化したバリエーションに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.60862829942932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Pretrained multilingual text encoders based on neural Transformer architectures, such as multilingual BERT (mBERT) and XLM, have achieved strong performance on a myriad of language understanding tasks. Consequently, they have been adopted as a go-to paradigm for multilingual and cross-lingual representation learning and transfer, rendering cross-lingual word embeddings (CLWEs) effectively obsolete. However, questions remain to which extent this finding generalizes 1) to unsupervised settings and 2) for ad-hoc cross-lingual IR (CLIR) tasks. Therefore, in this work we present a systematic empirical study focused on the suitability of the state-of-the-art multilingual encoders for cross-lingual document and sentence retrieval tasks across a large number of language pairs. In contrast to supervised language understanding, our results indicate that for unsupervised document-level CLIR -- a setup with no relevance judgments for IR-specific fine-tuning -- pretrained encoders fail to significantly outperform models based on CLWEs. For sentence-level CLIR, we demonstrate that state-of-the-art performance can be achieved. However, the peak performance is not met using the general-purpose multilingual text encoders `off-the-shelf', but rather relying on their variants that have been further specialized for sentence understanding tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチリンガルBERT(mBERT)やXLMのようなニューラルトランスフォーマーアーキテクチャに基づく事前訓練された多言語テキストエンコーダは、多言語理解タスクにおいて高いパフォーマンスを達成している。 その結果、多言語および多言語間表現学習と伝達のためのゴートパラダイムとして採用され、言語間単語埋め込み(CLWE)は事実上廃れた。 しかし、この発見は(1)教師なしの設定に一般化し、(2)アドホックなクロスリンガルIR(CLIR)タスクに対して疑問が残る。 そこで本研究では,多数の言語対を横断する言語間文書および文検索タスクのための最先端の多言語エンコーダの適合性に着目した体系的実証研究を行う。 教師付き言語理解とは対照的に,教師なしの文書レベルclir(ir固有の微調整の関連性判定を含まない設定)では,clwesに基づくモデルを大幅に上回ってはいない。 文レベルのCLIRでは、最先端のパフォーマンスが達成できることを実証する。 しかし、ピーク性能は汎用多言語テキストエンコーダ「off-the-shelf」ではなく、文理解タスクにさらに特化された派生型に依存する。

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