論文の概要: Revisiting the Primacy of English in Zero-shot Cross-lingual Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16171v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 16:05:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-01 15:36:16.988890
• Title: Revisiting the Primacy of English in Zero-shot Cross-lingual Transfer
• Title（参考訳）: ゼロショット言語移行における英語の優位性の再考
• Authors: Iulia Turc, Kenton Lee, Jacob Eisenstein, Ming-Wei Chang, Kristina Toutanova
• Abstract要約: ゼロショット・クロスランガル・トランスファーは実用的な解決策として浮上している。 人気のあるゼロショットベンチマークによって強化されたように、英語は転送のための主要なソース言語である。 ドイツ語やロシア語のような他の高リソース言語は、より効果的に転送されることがよくあります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.360667403003745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their success, large pre-trained multilingual models have not completely alleviated the need for labeled data, which is cumbersome to collect for all target languages. Zero-shot cross-lingual transfer is emerging as a practical solution: pre-trained models later fine-tuned on one transfer language exhibit surprising performance when tested on many target languages. English is the dominant source language for transfer, as reinforced by popular zero-shot benchmarks. However, this default choice has not been systematically vetted. In our study, we compare English against other transfer languages for fine-tuning, on two pre-trained multilingual models (mBERT and mT5) and multiple classification and question answering tasks. We find that other high-resource languages such as German and Russian often transfer more effectively, especially when the set of target languages is diverse or unknown a priori. Unexpectedly, this can be true even when the training sets were automatically translated from English. This finding can have immediate impact on multilingual zero-shot systems, and should inform future benchmark designs.
• Abstract（参考訳）: その成功にもかかわらず、大規模な事前訓練された多言語モデルはラベル付きデータの必要性を完全に緩和していない。 1つのトランスファー言語で微調整された事前訓練されたモデルは、多くのターゲット言語でテストされた時、驚くべきパフォーマンスを示す。 人気のあるゼロショットベンチマークによって強化された、トランスファーのための主要なソース言語は英語である。 しかし、このデフォルトの選択は体系的に決定されていない。 本研究では,2つの事前学習型多言語モデル (mBERT と mT5) と複数分類および質問応答タスクについて,英語と他の翻訳言語を比較した。 ドイツ語やロシア語のような他の高資源言語は、特に対象言語の集合が多様であるか未知である場合において、より効果的に移行することが多い。 必然的に、トレーニングセットが英語から自動的に翻訳された場合でも、これは真実である。 この発見は、多言語ゼロショットシステムにすぐに影響し、将来のベンチマーク設計を通知する。

関連論文リスト

• Cross-Lingual Transfer Learning for Phrase Break Prediction with Multilingual Language Model [13.730152819942445]
  言語間変換学習は低リソース言語の性能向上に特に有効である。 このことは、リソース不足言語におけるTSフロントエンドの開発には、言語間転送が安価で効果的であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T04:10:04Z)
• BUFFET: Benchmarking Large Language Models for Few-shot Cross-lingual Transfer [81.5984433881309]
  本稿では,54言語にまたがる15のタスクをシーケンス・ツー・シーケンス・フォーマットで統一するBUFFETを紹介する。 BUFFETは、数発の言語間移動のための厳密で公平な評価フレームワークを確立するように設計されている。 コンテクスト内言語間移動における改善の余地は極めて大きいことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T08:06:33Z)
• Cross-lingual Transfer Learning for Check-worthy Claim Identification over Twitter [7.601937548486356]
  ソーシャルメディアに拡散する誤報は、疑わしいインフォデミックになっている。 本稿では,多言語BERT(mBERT)モデルを用いて,5つの多言語対をまたいだ言語間チェックハーネス推定のための6つの手法を体系的に検討する。 以上の結果から,いくつかの言語対では,ゼロショットの言語間移動が可能であり,対象言語で訓練された単言語モデルに匹敵する性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T18:18:53Z)
• Language Chameleon: Transformation analysis between languages using Cross-lingual Post-training based on Pre-trained language models [4.731313022026271]
  本研究では,1つの低リソース言語に着目し,言語横断後学習(XPT)を用いた広範囲な評価と探索実験を行う。 結果から,XPTは桁違いのデータ量で訓練された単言語モデルに匹敵する性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T05:20:52Z)
• Analyzing the Mono- and Cross-Lingual Pretraining Dynamics of Multilingual Language Models [73.11488464916668]
  本研究では,多言語事前学習プロセスのダイナミクスについて検討する。 我々は,XLM-Rプレトレーニング全体から抽出したチェックポイントを,一連の言語的タスクを用いて探索する。 分析の結果,より複雑なものよりも低レベルな言語スキルが得られ,早期に高い言語性能が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T03:35:00Z)
• Language Contamination Explains the Cross-lingual Capabilities of English Pretrained Models [79.38278330678965]
  一般的な英語事前学習コーパスには、かなりの量の非英語テキストが含まれていることが判明した。 これにより、大規模なデータセットで数十億の外国語トークンが生成される。 そして、これらの少数の非英語データでさえ、それらに基づいて訓練されたモデルの言語間移動を促進することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-17T23:56:54Z)
• IGLUE: A Benchmark for Transfer Learning across Modalities, Tasks, and Languages [87.5457337866383]
  画像認識言語理解評価ベンチマークについて紹介する。 IGLUEは、視覚的質問応答、クロスモーダル検索、グラウンドド推論、20言語にわたるグラウンドドエンターテイメントタスクをまとめて提供する。 翻訳-テストの転送はゼロショットの転送よりも優れており、少数ショットの学習は多くのタスクに役立てることが難しい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T18:53:22Z)
• First Align, then Predict: Understanding the Cross-Lingual Ability of Multilingual BERT [2.2931318723689276]
  言語間移動は、ある言語への関心のタスクを微調整し、ある言語を個別に評価することから生じる。 多言語bertは,マルチリンガルエンコーダとタスク固有言語非依存予測器の2つのサブネットワークの積み重ねと見なすことができる。 エンコーダは言語間移動に不可欠であり、微調整中はほとんど変化しないが、タスク予測器は転写にほとんど重要ではなく、微調整時に赤くなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T22:12:38Z)
• Multilingual Transfer Learning for QA Using Translation as Data Augmentation [13.434957024596898]
  我々は,多言語組込みを意味空間に近づけることで,言語間伝達を改善する戦略を検討する。 言語敵対的トレーニングと言語仲裁フレームワークという2つの新しい戦略を提案し、(ゼロリソースの)クロスリンガルトランスファーのパフォーマンスを大幅に改善します。 実験により,提案モデルは,最近導入された多言語MLQAデータセットとTyDiQAデータセットにおいて,以前のゼロショットベースラインよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T20:29:34Z)
• From Zero to Hero: On the Limitations of Zero-Shot Cross-Lingual Transfer with Multilingual Transformers [62.637055980148816]
  言語モデリングの目的によって事前訓練された多言語トランスフォーマーは、NLPの事実上のデフォルト転送パラダイムとなっている。 膨大な多言語変換器による言語間変換は,リソースリーンシナリオや遠方言語では著しく効果が低いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T22:04:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。