論文の概要: From Masked Language Modeling to Translation: Non-English Auxiliary Tasks Improve Zero-shot Spoken Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07316v1
• Date: Sat, 15 May 2021 23:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 14:51:50.597761
• Title: From Masked Language Modeling to Translation: Non-English Auxiliary Tasks Improve Zero-shot Spoken Language Understanding
• Title（参考訳）: マスケド言語モデリングから翻訳へ:ゼロショット音声言語理解を改善する非英語補助課題
• Authors: Rob van der Goot, Ibrahim Sharaf, Aizhan Imankulova, Ahmet \"Ust\"un, Marija Stepanovi\'c, Alan Ramponi, Siti Oryza Khairunnisa, Mamoru Komachi, Barbara Plank
• Abstract要約: 非常に低リソースの方言を含む6言語ファミリーの13言語を対象に,言語間SlotとIntent Detectionの新しいベンチマークであるxSIDを紹介した。 本研究では,英語SLU学習データと原文,構文,翻訳による非英語補助課題を併用した共同学習手法を提案する。 その結果,マスキング言語モデルによる主タスクの学習はスロットに有効であり,機械翻訳は意図分類に最適であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.149299722716155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The lack of publicly available evaluation data for low-resource languages limits progress in Spoken Language Understanding (SLU). As key tasks like intent classification and slot filling require abundant training data, it is desirable to reuse existing data in high-resource languages to develop models for low-resource scenarios. We introduce xSID, a new benchmark for cross-lingual Slot and Intent Detection in 13 languages from 6 language families, including a very low-resource dialect. To tackle the challenge, we propose a joint learning approach, with English SLU training data and non-English auxiliary tasks from raw text, syntax and translation for transfer. We study two setups which differ by type and language coverage of the pre-trained embeddings. Our results show that jointly learning the main tasks with masked language modeling is effective for slots, while machine translation transfer works best for intent classification.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語に対する公開評価データの欠如は、Spoken Language Understanding (SLU)の進歩を制限する。 インテント分類やスロット充填といった重要なタスクは豊富なトレーニングデータを必要とするため、既存のデータを高リソース言語で再利用し、低リソースシナリオのためのモデルを開発することが望ましい。 非常に低リソースの方言を含む6言語ファミリーの13言語を対象に,言語間SlotとIntent Detectionの新しいベンチマークであるxSIDを紹介した。 この課題に対処するために,英語SLUトレーニングデータと原文,構文,翻訳の非英語補助タスクを併用した共同学習手法を提案する。 事前学習した埋め込みの型と言語によって異なる2つの設定について検討する。 その結果,マスキング言語モデルによる主タスクの学習はスロットに有効であり,機械翻訳は意図分類に最適であることがわかった。

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