論文の概要: mMARCO: A Multilingual Version of MS MARCO Passage Ranking Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13897v1
• Date: Tue, 31 Aug 2021 14:53:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 14:38:15.765118
• Title: mMARCO: A Multilingual Version of MS MARCO Passage Ranking Dataset
• Title（参考訳）: mMARCO:MS MARCOパスランキングデータセットの多言語版
• Authors: Luiz Henrique Bonifacio, Israel Campiotti, Roberto Lotufo, Rodrigo Nogueira
• Abstract要約: 機械翻訳を用いて作成した8言語からなるMS MARCOランキングデータセットの多言語版であるmMARCOを提案する。 実験結果から,翻訳データセットに微調整された多言語モデルの方が,原英語版のみに微調整されたモデルよりも優れた効果が得られた。 蒸留した多言語再発酵剤は,5.4倍のパラメータを持つ非蒸留モデルと競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.604227467422371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The MS MARCO ranking dataset has been widely used for training deep learning models for IR tasks, achieving considerable effectiveness on diverse zero-shot scenarios. However, this type of resource is scarce in other languages than English. In this work we present mMARCO, a multilingual version of the MS MARCO passage ranking dataset comprising 8 languages that was created using machine translation. We evaluated mMARCO by fine-tuning mono and multilingual re-ranking models on it. Experimental results demonstrate that multilingual models fine-tuned on our translated dataset achieve superior effectiveness than models fine-tuned on the original English version alone. Also, our distilled multilingual re-ranker is competitive with non-distilled models while having 5.4 times fewer parameters. The translated datasets as well as fine-tuned models are available at https://github.com/unicamp-dl/mMARCO.git.
• Abstract（参考訳）: MS MARCOランキングデータセットは、赤外線タスクのディープラーニングモデルのトレーニングに広く使われており、多様なゼロショットシナリオでかなりの効果が得られている。 しかし、この種の資源は英語以外の言語では希少である。 本研究では,機械翻訳を用いて作成した8言語からなるMS MARCOパスランキングデータセットの多言語版であるmMARCOを提案する。 単言語モデルと多言語モデルによるmMARCOの評価を行った。 実験結果から,翻訳データセットに微調整された多言語モデルの方が,原英語版のみに微調整されたモデルよりも優れた効果が得られた。 また, 蒸留した多言語再発酵剤は, 5.4 倍のパラメータを持つ非蒸留モデルと競合する。 翻訳されたデータセットと微調整されたモデルはhttps://github.com/unicamp-dl/mMARCO.gitで入手できる。

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