論文の概要: AlephBERT:A Hebrew Large Pre-Trained Language Model to Start-off your
Hebrew NLP Application With
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04052v1
- Date: Thu, 8 Apr 2021 20:51:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-12 22:41:20.788553
- Title: AlephBERT:A Hebrew Large Pre-Trained Language Model to Start-off your
Hebrew NLP Application With
- Title（参考訳）: AlephBERT:ヘブライ語でNLPアプリケーションを始めるための大規模な事前学習言語モデル
- Authors: Amit Seker, Elron Bandel, Dan Bareket, Idan Brusilovsky, Refael Shaked
Greenfeld, Reut Tsarfaty
- Abstract要約: 大規模プリトレーニング言語モデル(PLM)は、言語理解技術の発展においてユビキタスになっています。
PLMを用いた英語の進歩は前例がないが、ヘブライ語でのPLMの使用の進展は少ない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.345047237652976
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Pre-trained Language Models (PLMs) have become ubiquitous in the
development of language understanding technology and lie at the heart of many
artificial intelligence advances. While advances reported for English using
PLMs are unprecedented, reported advances using PLMs in Hebrew are few and far
between. The problem is twofold. First, Hebrew resources available for training
NLP models are not at the same order of magnitude as their English
counterparts. Second, there are no accepted tasks and benchmarks to evaluate
the progress of Hebrew PLMs on. In this work we aim to remedy both aspects.
First, we present AlephBERT, a large pre-trained language model for Modern
Hebrew, which is trained on larger vocabulary and a larger dataset than any
Hebrew PLM before. Second, using AlephBERT we present new state-of-the-art
results on multiple Hebrew tasks and benchmarks, including: Segmentation,
Part-of-Speech Tagging, full Morphological Tagging, Named-Entity Recognition
and Sentiment Analysis. We make our AlephBERT model publicly available,
providing a single point of entry for the development of Hebrew NLP
applications.
- Abstract（参考訳）: 大規模事前学習言語モデル(PLM)は、言語理解技術の発達においてユビキタスになり、多くの人工知能の進歩の中心にある。
PLMを用いた英語の進歩は前例がないが、ヘブライ語でのPLMの使用の進展は少ない。
問題は2つある。
第一に、NLPモデルのトレーニングに利用できるヘブライ語リソースは、英語のリソースと同等ではない。
第二に、Hebrew PLMの進捗を評価するためのタスクやベンチマークはない。
この作業では、両方の側面を修復することを目指している。
まず,従来のヘブライ語plmよりも大きな語彙とデータセットでトレーニングされた,現代ヘブライ語のための大規模事前学習言語モデルalephbertを提案する。
第2に、AlephBERTを用いて、複数のヘブライ語タスクとベンチマークに対して、セグメンテーション、パート・オブ・Speech Tagging、フルモルフォロジー・タギング、ネームド・エンティティ認識、センティメント・アナリティクスを含む、新しい最先端の結果を提示する。
我々はAlephBERTモデルを一般公開し、ヘブライのNLPアプリケーションを開発するための単一エントリポイントを提供します。
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