論文の概要: XeroAlign: Zero-Shot Cross-lingual Transformer Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02472v1
• Date: Thu, 6 May 2021 07:10:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 23:03:50.260993
• Title: XeroAlign: Zero-Shot Cross-lingual Transformer Alignment
• Title（参考訳）: XeroAlign:ゼロショットクロスプラットフォームトランスフォーマーアライメント
• Authors: Milan Gritta, Ignacio Iacobacci
• Abstract要約: XLM-Rなどのクロスリンガルプリトレーニングトランスのタスク固有アライメント法について紹介する。 XeroAlignは翻訳されたタスクデータを使用して、モデルが異なる言語の同様の文埋め込みを生成するよう促します。 XLM-RAのテキスト分類精度はラベル付きデータで訓練されたXLM-Rよりも優れており、言語間対数パラフレーズタスクにおける最先端のモデルと同等である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.340611077939828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The introduction of pretrained cross-lingual language models brought decisive improvements to multilingual NLP tasks. However, the lack of labelled task data necessitates a variety of methods aiming to close the gap to high-resource languages. Zero-shot methods in particular, often use translated task data as a training signal to bridge the performance gap between the source and target language(s). We introduce XeroAlign, a simple method for task-specific alignment of cross-lingual pretrained transformers such as XLM-R. XeroAlign uses translated task data to encourage the model to generate similar sentence embeddings for different languages. The XeroAligned XLM-R, called XLM-RA, shows strong improvements over the baseline models to achieve state-of-the-art zero-shot results on three multilingual natural language understanding tasks. XLM-RA's text classification accuracy exceeds that of XLM-R trained with labelled data and performs on par with state-of-the-art models on a cross-lingual adversarial paraphrasing task.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルの導入は、多言語NLPタスクに決定的な改善をもたらした。 しかし、ラベル付きタスクデータの欠如は、高リソース言語とのギャップを埋めるための様々な方法を必要とする。 特にゼロショット法では、ソースとターゲット言語間のパフォーマンスギャップを埋める訓練信号として、翻訳されたタスクデータを使うことが多い。 XeroAlignは、XLM-Rのような言語間事前訓練されたトランスフォーマーのタスク固有のアライメントの簡単な方法である。 xeroaligned xlm-rはxlm-raと呼ばれ、3つの多言語自然言語理解タスクで最先端のゼロショット結果を達成するためのベースラインモデルよりも強力な改善を示している。 XLM-RAのテキスト分類精度はラベル付きデータで訓練されたXLM-Rよりも優れており、言語間対数パラフレーズタスクにおける最先端モデルと同等である。

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