論文の概要: LAWDR: Language-Agnostic Weighted Document Representations from Pre-trained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03379v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 07:14:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 10:32:33.511829
• Title: LAWDR: Language-Agnostic Weighted Document Representations from Pre-trained Models
• Title（参考訳）: LAWDR:事前学習モデルによる言語に依存しない重み付き文書表現
• Authors: Hongyu Gong, Vishrav Chaudhary, Yuqing Tang, Francisco Guzm\'an
• Abstract要約: 言語間文書表現は、多言語コンテキストにおける言語理解を可能にする。 BERT、XLM、XLM-RoBERTaのような大規模な事前学習言語モデルは、文レベルの下流タスクを微調整することで大きな成功を収めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.745407715423992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-lingual document representations enable language understanding in multilingual contexts and allow transfer learning from high-resource to low-resource languages at the document level. Recently large pre-trained language models such as BERT, XLM and XLM-RoBERTa have achieved great success when fine-tuned on sentence-level downstream tasks. It is tempting to apply these cross-lingual models to document representation learning. However, there are two challenges: (1) these models impose high costs on long document processing and thus many of them have strict length limit; (2) model fine-tuning requires extra data and computational resources, which is not practical in resource-limited settings. In this work, we address these challenges by proposing unsupervised Language-Agnostic Weighted Document Representations (LAWDR). We study the geometry of pre-trained sentence embeddings and leverage it to derive document representations without fine-tuning. Evaluated on cross-lingual document alignment, LAWDR demonstrates comparable performance to state-of-the-art models on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 言語間文書表現は、多言語文脈における言語理解を可能にし、文書レベルで高リソース言語から低リソース言語へのトランスファー学習を可能にする。 近年,BERT,XLM,XLM-RoBERTaといった大規模事前学習型言語モデルは,文レベルの下流タスクを微調整することで大きな成功を収めている。 これらの言語横断モデルを文書表現学習に適用する誘惑がある。 しかし、2つの課題がある:(1)これらのモデルが長い文書処理に高コストを課すため、その多くは厳密な長さ制限がある;(2)モデル微調整には余分なデータと計算資源が必要であり、リソース制限の設定では実用的ではない。 本稿では,教師なし言語非依存の重み付き文書表現(lawdr)を提案することで,これらの課題を解決する。 事前学習された文埋め込みの幾何学を研究し,それを微調整せずに文書表現を導出する。 言語間の文書アライメントを評価することで、LAWDRはベンチマークデータセットの最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを示す。

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