論文の概要: Neural Language Models for Nineteenth-Century English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11321v1
• Date: Mon, 24 May 2021 14:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 18:51:05.430430
• Title: Neural Language Models for Nineteenth-Century English
• Title（参考訳）: 19世紀英語のニューラル言語モデル
• Authors: Kasra Hosseini, Kaspar Beelen, Giovanni Colavizza, Mariona Coll Ardanuy
• Abstract要約: 我々は、英語の書籍の大規模な歴史的データセットに基づいて訓練された4種類のニューラル言語モデルを示す。 各アーキテクチャについて、データセット全体を使用してモデルインスタンスをトレーニングしました。 私たちのモデルは、パフォーマンスを継続的に改善する様々な下流タスクで既に使われています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4651650125356899
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present four types of neural language models trained on a large historical dataset of books in English, published between 1760-1900 and comprised of ~5.1 billion tokens. The language model architectures include static (word2vec and fastText) and contextualized models (BERT and Flair). For each architecture, we trained a model instance using the whole dataset. Additionally, we trained separate instances on text published before 1850 for the two static models, and four instances considering different time slices for BERT. Our models have already been used in various downstream tasks where they consistently improved performance. In this paper, we describe how the models have been created and outline their reuse potential.
• Abstract（参考訳）: 1760-1900年に出版され、約510億のトークンで構成された、英語で書籍の巨大な歴史的データセットでトレーニングされた4種類のニューラル言語モデルを示す。 言語モデルアーキテクチャには静的 (word2vec と fastText) とコンテキスト化モデル (BERT と Flair) がある。 各アーキテクチャについて、データセット全体を使用してモデルインスタンスをトレーニングしました。 さらに、2つの静的モデルのために1850年以前に公開されたテキストの別々のインスタンスと、bertの異なるタイムスライスを考慮した4つのインスタンスをトレーニングした。 私たちのモデルは、パフォーマンスを継続的に改善する様々な下流タスクで既に使われています。 本稿では,モデルがどのように作成され,再利用の可能性について概説する。

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