論文の概要: Specializing Multilingual Language Models: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09063v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 18:13:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:56:36.794441
• Title: Specializing Multilingual Language Models: An Empirical Study
• Title（参考訳）: 多言語言語モデルの特化:実証的研究
• Authors: Ethan C. Chau, Noah A. Smith
• Abstract要約: 事前訓練された多言語モデルからの文脈化語表現は、自然言語タスクに対処するデファクトスタンダードとなっている。 これらのモデルではまれに、あるいは一度も見られない言語では、そのようなモデルを直接使用すると、最適な表現やデータの使用につながることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.7526245872855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contextualized word representations from pretrained multilingual language models have become the de facto standard for addressing natural language tasks in many different languages, but the success of this approach is far from universal. For languages rarely or never seen by these models, directly using such models often results in suboptimal representation or use of data, motivating additional model adaptations to achieve reasonably strong performance. In this work, we study the performance, extensibility, and interaction of two such adaptations for this low-resource setting: vocabulary augmentation and script transliteration. Our evaluations on a set of three tasks in nine diverse low-resource languages yield a mixed result, upholding the viability of these approaches while raising new questions around how to optimally adapt multilingual models to low-resource settings.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された多言語言語モデルからの文脈化語表現は、多くの異なる言語における自然言語処理のデファクトスタンダードとなっているが、このアプローチの成功は普遍的ではない。 これらのモデルで見ることのできない言語の場合、そのようなモデルを直接使用すると、しばしばデータの準最適表現や使用が行われ、合理的に強力なパフォーマンスを達成するために追加のモデル適応が動機となる。 本研究では,この低リソース環境において,語彙拡張と文字翻訳という2つの適応の性能,拡張性,相互作用について検討する。 9つの異なる低リソース言語における3つのタスクのセットに対する評価は、これらのアプローチの有効性を維持しながら、低リソース設定に多言語モデルを最適に適応する方法に関する新しい疑問を提起する。

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