論文の概要: Adapting Monolingual Models: Data can be Scarce when Language Similarity is High

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02855v1
• Date: Thu, 6 May 2021 17:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-07 14:19:27.556382
• Title: Adapting Monolingual Models: Data can be Scarce when Language Similarity is High
• Title（参考訳）: モノリンガルモデルに適応する: 言語類似度が高い場合、データはスカース化できる
• Authors: Wietse de Vries, Martijn Bartelds, Malvina Nissim, Martijn Wieling
• Abstract要約: ゼロショット転送学習の性能を,可能な限り少ないデータで検証する。 我々は、低リソースターゲット言語2種類のデータを用いて、BERTベースの4つのモデルの語彙層を再学習する。 高言語的類似性により、10MBのデータは、実質的なモノリンガル転送性能を達成するのに十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.249853429482705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For many (minority) languages, the resources needed to train large models are not available. We investigate the performance of zero-shot transfer learning with as little data as possible, and the influence of language similarity in this process. We retrain the lexical layers of four BERT-based models using data from two low-resource target language varieties, while the Transformer layers are independently fine-tuned on a POS-tagging task in the model's source language. By combining the new lexical layers and fine-tuned Transformer layers, we achieve high task performance for both target languages. With high language similarity, 10MB of data appears sufficient to achieve substantial monolingual transfer performance. Monolingual BERT-based models generally achieve higher downstream task performance after retraining the lexical layer than multilingual BERT, even when the target language is included in the multilingual model.
• Abstract（参考訳）: 多くの(マイナーな)言語では、大規模モデルのトレーニングに必要なリソースは利用できない。 本研究では,ゼロショット変換学習の性能をできるだけ少ないデータで検証し,このプロセスにおける言語類似性の影響について検討する。 我々は,2つの低リソースターゲット言語からのデータを用いて,BERTベースの4つのモデルの語彙層を再学習する一方,トランスフォーマー層は,モデルソース言語のPOSタグタスクに対して独立に微調整される。 新しい語彙層と微調整トランスフォーマー層を組み合わせることで、両方の言語で高いタスク性能を実現する。 高言語的類似性により、10MBのデータは、実質的なモノリンガル転送性能を達成するのに十分である。 単言語BERTベースのモデルは、多言語BERTよりも語彙層をトレーニングした後、ターゲット言語が多言語モデルに含まれる場合であっても、一般的に下流タスクのパフォーマンスを向上させる。

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