論文の概要: Bilingual Language Modeling, A transfer learning technique for Roman Urdu

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10958v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 12:56:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 05:36:14.220948
• Title: Bilingual Language Modeling, A transfer learning technique for Roman Urdu
• Title（参考訳）: ローマ語ウルドゥー語のトランスファー学習手法であるバイリンガル言語モデリング
• Authors: Usama Khalid, Mirza Omer Beg, Muhammad Umair Arshad
• Abstract要約: 言語のコードスイッチングプロパティが、対応する高リソース言語からのクロス言語転送学習にどのように使用されるかを示す。 また、このトランスファー学習技術であるバイリンガル言語モデリングを用いて、ロマン・ウルドゥのより良いパフォーマンスモデルを作成する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pretrained language models are now of widespread use in Natural Language Processing. Despite their success, applying them to Low Resource languages is still a huge challenge. Although Multilingual models hold great promise, applying them to specific low-resource languages e.g. Roman Urdu can be excessive. In this paper, we show how the code-switching property of languages may be used to perform cross-lingual transfer learning from a corresponding high resource language. We also show how this transfer learning technique termed Bilingual Language Modeling can be used to produce better performing models for Roman Urdu. To enable training and experimentation, we also present a collection of novel corpora for Roman Urdu extracted from various sources and social networking sites, e.g. Twitter. We train Monolingual, Multilingual, and Bilingual models of Roman Urdu - the proposed bilingual model achieves 23% accuracy compared to the 2% and 11% of the monolingual and multilingual models respectively in the Masked Language Modeling (MLM) task.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルは、自然言語処理で広く使われている。 成功にもかかわらず、低リソース言語に適用することは依然として大きな課題である。 多言語モデルには大きな約束がありますが、特定の低リソース言語などに適用できます。 ローマのウルドゥー語は過剰である。 本稿では,対応する高資源言語から言語間トランスファー学習を行うために,言語のコードスイッチング特性をどのように利用するかを示す。 また、このトランスファー学習技術であるバイリンガル言語モデリングを用いて、ロマン・ウルドゥのより良いパフォーマンスモデルを作成する方法を示す。 トレーニングと実験を可能にするために,様々なソースやソーシャルネットワークサイトから抽出されたローマ・ウルドゥー語の新しいコーポラのコレクション,例えば,紹介する。 Twitter。 提案されたバイリンガルモデルは、Masked Language Modeling(MLM)タスクにおいて、それぞれ、モノリンガルモデルと多言語モデルの2%と11%と比較して23%の精度を達成しています。

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